@OpenGradient #opg $OPG
В последнее время я осознал, что моя главная проблема с ИИ — это не способности, а доверие.
Каждую неделю появляется новая платформа, которая утверждает, что она революционная. Более крупные модели. Быстрее ответы. Умнее агенты. Реклама не заканчивается. Но под всей этой шумихой меня беспокоит один вопрос:
Как я знаю, что результат, который я вижу, на самом деле был произведен моделью?
Большинство ИИ сегодня работает за закрытыми дверями. Вы отправляете запрос куда-то, черный ящик выдает вам ответ, и вы должны его принять. Вы не можете проверить, изменилась ли модель вчера. Вы не знаете, какие фильтры были применены. Вы не знаете, что произошло между вашим вводом и результатом.
Может быть, это нормально для случайного использования. Но если ИИ собирается принимать важные решения, "просто доверьтесь нам" не кажется хорошей основой.
Вот почему проекты, исследующие проверяемый ИИ, привлекли мое внимание. OpenGradient — один из немногих, кто пытается решить эту проблему напрямую. Идея не просто в том, чтобы запускать ИИ на децентрализованной инфраструктуре — это сделать результаты доказуемыми, чтобы пользователи могли проверить, что вычисления действительно произошли, как утверждается.
Конечно, децентрализованные системы не магия. Они часто медленнее, сложнее и труднее в разработке. Нет гарантии, что любой проект сделает это правильно.
Тем не менее, мне интереснее видеть людей, работающих над прозрачным ИИ, чем еще одной экосистемой, полностью основанной на слепом доверии.
Может быть, я больше не ищу самую умную модель. Может быть, я просто ищу ту, которую могу проверить.
$EVAA
$SIREN
В последнее время я осознал, что моя главная проблема с ИИ — это не способности, а доверие.
Каждую неделю появляется новая платформа, которая утверждает, что она революционная. Более крупные модели. Быстрее ответы. Умнее агенты. Реклама не заканчивается. Но под всей этой шумихой меня беспокоит один вопрос:
Как я знаю, что результат, который я вижу, на самом деле был произведен моделью?
Большинство ИИ сегодня работает за закрытыми дверями. Вы отправляете запрос куда-то, черный ящик выдает вам ответ, и вы должны его принять. Вы не можете проверить, изменилась ли модель вчера. Вы не знаете, какие фильтры были применены. Вы не знаете, что произошло между вашим вводом и результатом.
Может быть, это нормально для случайного использования. Но если ИИ собирается принимать важные решения, "просто доверьтесь нам" не кажется хорошей основой.
Вот почему проекты, исследующие проверяемый ИИ, привлекли мое внимание. OpenGradient — один из немногих, кто пытается решить эту проблему напрямую. Идея не просто в том, чтобы запускать ИИ на децентрализованной инфраструктуре — это сделать результаты доказуемыми, чтобы пользователи могли проверить, что вычисления действительно произошли, как утверждается.
Конечно, децентрализованные системы не магия. Они часто медленнее, сложнее и труднее в разработке. Нет гарантии, что любой проект сделает это правильно.
Тем не менее, мне интереснее видеть людей, работающих над прозрачным ИИ, чем еще одной экосистемой, полностью основанной на слепом доверии.
Может быть, я больше не ищу самую умную модель. Может быть, я просто ищу ту, которую могу проверить.
$EVAA
$SIREN