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我越是瞭解AI基礎設施，就越覺得我們在問錯誤的問題。
大多數人想知道哪個模型更聰明。
我開始思考哪個模型更有責任。
隨着AI成爲研究、金融、教育和商業的一部分，輸出的價值不僅僅取決於其質量。它還取決於支持該輸出的過程是否值得信賴。
這就是OpenGradient變得有趣的地方。
它不僅專注於模型性能，還引入了關於可驗證性的對話。不是僅僅問“產生了什麼答案？”而是“這個答案是怎麼產生的？”
這個區別今天看似微小，但隨着AI系統處理越來越重要的任務，它可能變得至關重要。
加密貨幣教會我們透明度創造信任。
AI可能也在朝着同樣的方向前進。
那些長期成功的項目可能不是生成最多輸出的項目。它們可能是那些讓這些輸出更容易驗證的項目。
我們還處於早期，許多技術挑戰仍然存在，但這是一個值得關注的趨勢。
AI的未來可能不僅由智能定義，還由證據定義。
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