Tôi cứ nghĩ mãi về việc chúng ta đã bắt đầu xem trí tuệ như một hạ tầng nhanh chóng, như thể nó chỉ là một lớp khác có thể phân phối qua các máy mà không làm thay đổi bản chất của nó.
Suy nghĩ đó lại xuất hiện khi tôi nhìn vào OpenGradient, nơi cố gắng đưa các mô hình AI vào một môi trường phi tập trung, nơi chúng có thể được lưu trữ, thực thi và xác minh ở quy mô lớn. Bề ngoài, nghe có vẻ như một sự mở rộng tự nhiên của những gì các hệ thống blockchain đã làm với trạng thái và tính toán, nhưng ngay khi bạn ngồi lại với nó, những khác biệt trở nên khó có thể bỏ qua.
Blockchains hoạt động vì việc xác minh là rẻ và xác định. AI thì không thực sự phù hợp với hình dạng đó. Cùng một đầu vào có thể sản sinh ra các đầu ra hơi khác nhau tùy thuộc vào những yếu tố tinh vi như các lộ trình tối ưu hóa phần cứng hoặc thậm chí là sự ngẫu nhiên được đưa vào mô hình. Vì vậy, khi một hệ thống tuyên bố có thể “xác minh suy diễn”, tôi tự hỏi chính xác điều gì đang được xác minh. Quy trình, hành vi phần cứng hay chỉ đơn giản là thực tế rằng một cái gì đó khả thi đã quay trở lại?
Có một sự căng thẳng ở đây mà tôi cảm thấy quan trọng. Nếu việc xác minh trở nên xác suất hoặc kinh tế thay vì tuyệt đối, thì lòng tin không còn là nhị phân mà bắt đầu trở thành một phổ. Điều đó có thể gây khó chịu, nhưng nó cũng có thể gần hơn với cách chúng ta đã sử dụng AI mà không thừa nhận.
Tôi cũng tự hỏi về lớp ưu đãi. Tính toán phi tập trung chỉ tồn tại nếu các bên tham gia thấy nó xứng đáng với thời gian của họ và điều đó thường ít liên quan đến lý tưởng và nhiều hơn với lợi nhuận có thể dự đoán. Nếu những ưu đãi đó thay đổi, toàn bộ cấu trúc có thể âm thầm bị rỗng nếu giao thức vẫn tồn tại trên giấy.
Dù sao, có điều gì đó thú vị về việc cố gắng tách biệt trí tuệ theo cách mà các hệ thống trước đó đã tách biệt tiền hoặc giao tiếp. Không phải vì nó đảm bảo kết quả tốt hơn mà vì nó buộc chúng ta phải đối mặt với những phần của trí tuệ mà chúng ta thực sự muốn kiểm soát và những phần mà chúng ta đã cảm thấy thoải mái khi để lại không chắc chắn.
Và tôi không nghĩ chúng ta có câu trả lời rõ ràng cho điều đó nữa.
@OpenGradient #OPG $OPG
Suy nghĩ đó lại xuất hiện khi tôi nhìn vào OpenGradient, nơi cố gắng đưa các mô hình AI vào một môi trường phi tập trung, nơi chúng có thể được lưu trữ, thực thi và xác minh ở quy mô lớn. Bề ngoài, nghe có vẻ như một sự mở rộng tự nhiên của những gì các hệ thống blockchain đã làm với trạng thái và tính toán, nhưng ngay khi bạn ngồi lại với nó, những khác biệt trở nên khó có thể bỏ qua.
Blockchains hoạt động vì việc xác minh là rẻ và xác định. AI thì không thực sự phù hợp với hình dạng đó. Cùng một đầu vào có thể sản sinh ra các đầu ra hơi khác nhau tùy thuộc vào những yếu tố tinh vi như các lộ trình tối ưu hóa phần cứng hoặc thậm chí là sự ngẫu nhiên được đưa vào mô hình. Vì vậy, khi một hệ thống tuyên bố có thể “xác minh suy diễn”, tôi tự hỏi chính xác điều gì đang được xác minh. Quy trình, hành vi phần cứng hay chỉ đơn giản là thực tế rằng một cái gì đó khả thi đã quay trở lại?
Có một sự căng thẳng ở đây mà tôi cảm thấy quan trọng. Nếu việc xác minh trở nên xác suất hoặc kinh tế thay vì tuyệt đối, thì lòng tin không còn là nhị phân mà bắt đầu trở thành một phổ. Điều đó có thể gây khó chịu, nhưng nó cũng có thể gần hơn với cách chúng ta đã sử dụng AI mà không thừa nhận.
Tôi cũng tự hỏi về lớp ưu đãi. Tính toán phi tập trung chỉ tồn tại nếu các bên tham gia thấy nó xứng đáng với thời gian của họ và điều đó thường ít liên quan đến lý tưởng và nhiều hơn với lợi nhuận có thể dự đoán. Nếu những ưu đãi đó thay đổi, toàn bộ cấu trúc có thể âm thầm bị rỗng nếu giao thức vẫn tồn tại trên giấy.
Dù sao, có điều gì đó thú vị về việc cố gắng tách biệt trí tuệ theo cách mà các hệ thống trước đó đã tách biệt tiền hoặc giao tiếp. Không phải vì nó đảm bảo kết quả tốt hơn mà vì nó buộc chúng ta phải đối mặt với những phần của trí tuệ mà chúng ta thực sự muốn kiểm soát và những phần mà chúng ta đã cảm thấy thoải mái khi để lại không chắc chắn.
Và tôi không nghĩ chúng ta có câu trả lời rõ ràng cho điều đó nữa.
@OpenGradient #OPG $OPG