Mình đã suy nghĩ về một điều mà không ai nói nhiều đến trong AI.
Mỗi mô hình đang hoạt động ngày hôm nay đều được xây dựng trên những gì rất con người. Cách mà chúng ta tranh luận trực tuyến. Cách mà chúng ta giải thích mọi thứ cho nhau. Những chỉnh sửa, sự tinh tế, bối cảnh văn hóa được kết tinh trong hàng triệu cuộc trò chuyện.
Trí thông minh đó không xuất hiện từ hư không.
Nhưng ở đâu đó giữa việc thu thập và triển khai, nguồn gốc biến mất. Mô hình học tất cả mọi thứ trừ ai đã dạy nó. Sự bất đối xứng đó luôn khiến mình bận tâm — giá trị chảy theo một hướng, sự công nhận thì không chảy đi đâu cả.
Điều làm mình quan tâm về OpenLedger không phải là công nghệ. Mà là câu hỏi ở phía dưới: nếu các hệ thống được thiết kế để ghi nhớ thì sao?
Các datanet bảo tồn dấu vết đóng góp.
Sự ghi nhận tồn tại qua quá trình đào tạo. Cấu trúc thưởng gắn liền với đầu vào thực sự, không chỉ đầu ra. Không có gì trong số đó là câu trả lời hoàn hảo. Nhưng đó là một nỗ lực nghiêm túc để giữ mối liên kết giữa những ai đã đóng góp và những gì được xây dựng.
Mình không biết điều này có tồn tại ở quy mô lớn hay không. Các động lực thì trôi dạt. Đo lường trở nên khó khăn. Phối hợp thì tốn kém.
Nhưng mình vẫn quay lại với một điều:
Bước nhảy tiếp theo trong AI có lẽ sẽ không đến từ một kiến trúc thông minh hơn. Nó có thể đến từ các hệ thống cuối cùng thừa nhận những người đã làm cho chúng thông minh ngay từ đầu.
Đó là một loại tiến bộ khác.
#OpenLedger @OpenLedger $OPEN
Mỗi mô hình đang hoạt động ngày hôm nay đều được xây dựng trên những gì rất con người. Cách mà chúng ta tranh luận trực tuyến. Cách mà chúng ta giải thích mọi thứ cho nhau. Những chỉnh sửa, sự tinh tế, bối cảnh văn hóa được kết tinh trong hàng triệu cuộc trò chuyện.
Trí thông minh đó không xuất hiện từ hư không.
Nhưng ở đâu đó giữa việc thu thập và triển khai, nguồn gốc biến mất. Mô hình học tất cả mọi thứ trừ ai đã dạy nó. Sự bất đối xứng đó luôn khiến mình bận tâm — giá trị chảy theo một hướng, sự công nhận thì không chảy đi đâu cả.
Điều làm mình quan tâm về OpenLedger không phải là công nghệ. Mà là câu hỏi ở phía dưới: nếu các hệ thống được thiết kế để ghi nhớ thì sao?
Các datanet bảo tồn dấu vết đóng góp.
Sự ghi nhận tồn tại qua quá trình đào tạo. Cấu trúc thưởng gắn liền với đầu vào thực sự, không chỉ đầu ra. Không có gì trong số đó là câu trả lời hoàn hảo. Nhưng đó là một nỗ lực nghiêm túc để giữ mối liên kết giữa những ai đã đóng góp và những gì được xây dựng.
Mình không biết điều này có tồn tại ở quy mô lớn hay không. Các động lực thì trôi dạt. Đo lường trở nên khó khăn. Phối hợp thì tốn kém.
Nhưng mình vẫn quay lại với một điều:
Bước nhảy tiếp theo trong AI có lẽ sẽ không đến từ một kiến trúc thông minh hơn. Nó có thể đến từ các hệ thống cuối cùng thừa nhận những người đã làm cho chúng thông minh ngay từ đầu.
Đó là một loại tiến bộ khác.
#OpenLedger @OpenLedger $OPEN