Gần đây, tôi bắt đầu cảm thấy như toàn bộ thị trường AI có thể đang tối ưu hóa cho điều sai.
Trong một thời gian dài, tôi đã giả định rằng cạnh tranh chủ yếu sẽ xoay quanh chính trí thông minh:
lý luận tốt hơn,
suy diễn nhanh hơn,
khả năng đa phương thức mạnh mẽ hơn,
điểm chuẩn cao hơn,
đầu ra sạch hơn.
Cơ bản là cuộc đua thường lệ hướng tới “các mô hình thông minh hơn.”
Nhưng càng nhìn sâu vào các hệ sinh thái như @OpenLedger , cảm giác càng không đầy đủ về khung đó.
Bởi vì trí tuệ chỉ cảm thấy đơn giản khi không ai hỏi câu trả lời thực sự đến từ đâu.
Và thật lòng mà nói, đó là phần mà tôi vẫn quay trở lại.
Hầu hết các hệ thống AI ngày nay hoạt động như những bề mặt nén. Bạn nhập một prompt, nhận một câu trả lời, có thể liếc qua một điểm số tin cậy, rồi tiếp tục. Đầu ra đến tay bạn trông ổn định và tự chứa đựng, gần như tách rời khỏi chuỗi ảnh hưởng lộn xộn bên dưới.
Nhưng các hệ thống phía dưới vẫn hấp thụ những đầu ra đó như thể quy trình ẩn không còn quan trọng.
Các công cụ tìm kiếm xếp hạng chúng.
Các hệ thống gợi ý khuếch đại chúng.
Các tổ chức dựa vào chúng.
Các hệ thống AI khác huấn luyện trên chúng một lần nữa.
Thị trường phản ứng với chúng.
Tuy nhiên, rất ít hệ thống dừng lại để hỏi xem liệu các lớp chứng cứ và lý lẽ bên dưới có giữ được sự liên kết cấu trúc suốt quá trình hay không.
Điều đó hoàn toàn thay đổi cuộc trò chuyện.
Bởi vì một khi đầu ra của AI bắt đầu ảnh hưởng đến các hệ thống kinh tế thực, câu trả lời bản thân không còn là điểm kết thúc. Nó trở thành một đối tượng di chuyển giữa các môi trường mang theo hậu quả.
Và hậu quả thay đổi mọi thứ.
Một quy trình pháp lý quan tâm đến tính liên tục chứng cứ.
Các hệ thống tài chính quan tâm đến khả năng truy xuất.
Các hệ thống doanh nghiệp quan tâm đến độ tin cậy dưới sự giám sát.
Tại thời điểm đó, trí tuệ đơn thuần không còn đủ.
Điều bắt đầu quan trọng là liệu hệ thống có thể bảo tồn trách nhiệm sau khi đầu ra rời khỏi môi trường ban đầu của nó hay không.
Đó là lý do tại sao OpenLedger cảm thấy thú vị hơn với tôi hơn nhiều câu chuyện AI bề mặt hiện tại.
Dự án không có vẻ hoàn toàn tập trung vào việc làm cho AI "thông minh hơn." Nó cảm thấy nhiều hơn về việc bảo tồn dòng dõi, phân bổ, và độ tin cậy có thể phát lại xung quanh những đầu ra do AI tạo ra.
Và sự khác biệt đó nghe có vẻ nhỏ cho đến khi bạn thực sự ngồi lại với nó.
Bởi vì trí tuệ mở rộng qua sự nén.
Trách nhiệm tăng lên qua ngữ cảnh được bảo tồn.
Những điều đó gần như là triết lý thiết kế đối lập.
Một cái cố gắng đơn giản hóa sự phức tạp thành những đầu ra mượt mà.
Người khác liên tục hỏi điều gì đã biến mất trước khi đầu ra ổn định.
Sự căng thẳng đó quan trọng hơn nhiều so với những gì mọi người nhận ra.
Đặc biệt bây giờ khi nội dung do AI tạo ra ngày càng hình thành các hệ thống hiển thị, xếp hạng, gợi ý, quyết định điều hành, khám phá người tạo ra, quy trình doanh nghiệp, và cuối cùng là phối hợp tự động giữa các tác nhân.
Đầu ra nhìn thấy có thể trông đơn lẻ và sạch sẽ…
Nhưng con đường tạo ra bên dưới thường bị phân mảnh qua các prompt, các lớp thu hồi, các nguồn bên ngoài, các tinh chỉnh, các chỉnh sửa ẩn, các điều chỉnh có ý thức xếp hạng, và các điều kiện mô hình trước đó.
Đến khi một cái gì đó trở nên đủ rõ ràng để ảnh hưởng đến các hệ thống phía dưới, hầu hết các trạng thái trước đó đã sụp đổ.
Và OpenLedger dường như tập trung một cách kỳ lạ vào việc bảo tồn dấu vết của sự sụp đổ đó.
Không chỉ nội dung bản thân.
Dòng dõi đứng sau nó.
Đó là lý do tại sao tôi vẫn tự hỏi liệu cuộc cạnh tranh AI trong tương lai có cuối cùng chuyển dịch từ "Mô hình nào nghe có vẻ thông minh nhất?" sang một điều gì đó khó chịu hơn:
Mô hình nào vẫn có thể bảo vệ đầu ra của nó sau khi chúng rời khỏi lớp tạo ra?
Bởi vì các hệ thống phía dưới đang trở nên nghiêm ngặt hơn bây giờ — ngay cả khi một cách âm thầm.
Các công cụ tìm kiếm ngày càng quan tâm đến nguồn gốc.
Các tổ chức quan tâm đến khả năng kiểm toán.
Các hệ thống gợi ý quan tâm đến tín hiệu độ tin cậy.
Các môi trường được quản lý quan tâm đến chứng cứ có thể phát lại.
Không hoàn hảo, tất nhiên.
Hầu hết các hệ thống vẫn giả vờ chắc chắn liên tục.
Nhưng áp lực đang chuyển dịch.
Và có thể đó là luận thuyết cơ sở hạ tầng ẩn giấu phía sau OpenLedger.
Không phải trí tuệ như lớp khan hiếm…
Nhưng trách nhiệm có thể tin được.
Bởi vì theo thời gian, trí tuệ có thể trở thành hàng hóa nhanh hơn so với cơ sở hạ tầng trách nhiệm. Các mô hình cải thiện nhanh chóng. Tính toán trở nên rẻ hơn. Giao diện trở nên chuẩn mực. Nhưng việc bảo tồn tính liên tục ngữ cảnh giữa các hệ thống AI phi tập trung vẫn lộn xộn, tốn kém và khó vận hành.
Đặc biệt trong các hệ thống được tối ưu hóa hoàn toàn cho tốc độ.
Càng nghĩ về nó lâu, cuộc cạnh tranh AI càng trở nên kỳ lạ.
Có thể các hệ thống chiến thắng sẽ không chỉ đơn giản là những cái tạo ra những đầu ra thông minh nhất trong sự cô lập.
Có thể họ sẽ là những hệ thống để lại ít dư lượng không ổn định nhất khi những đầu ra đó bắt đầu di chuyển qua các môi trường mà hậu quả thực sự quan trọng.
Không chỉ thông minh hơn.
#
Khó hơn để từ bỏ sau này.#OpenLedger #openledger $OPEN
@OpenLedger $BTC 
