我認爲市場上沒有足夠討論的一個方面是人工智能如何改變決策過程。
並不是因爲人工智能替我們做決定。
而是因爲它改變了我們得出決定的方式。
幾年前,最重要的決策是由以下因素塑造的:
書籍。
搜索引擎。
朋友。
導師。
經驗。
今天,許多人在這個過程中加入了人工智能。
他們請它審覈想法。
挑戰假設。
比較選項。
壓力測試計劃。
有趣的是,人工智能不需要完美就能影響結果。
它只需要參與其中。
這是一個微妙的變化。
因爲一旦智能成爲日常決策的一部分,信任開始與能力同樣重要。
不僅僅是:
“模型能回答這個嗎?”
而是:
“我能理解這個答案是從哪裏來的嗎?”
在探索$OPG 時,我不斷回到這個想法。
OpenGradient專注於開放智能和可驗證推理,與用戶希望得到的不僅僅是輸出的未來是相一致的。
他們想要的是信心。
信心在於推理可以被審查。
信心在於智能是可以信任的。
市場花費了大量時間討論哪種人工智能最聰明。
我越來越關注的是哪些人工智能系統成爲決策過程中的可信參與者。
這可能最終會成爲更大的故事。
@OpenGradient
#opg $OPG
並不是因爲人工智能替我們做決定。
而是因爲它改變了我們得出決定的方式。
幾年前,最重要的決策是由以下因素塑造的:
書籍。
搜索引擎。
朋友。
導師。
經驗。
今天,許多人在這個過程中加入了人工智能。
他們請它審覈想法。
挑戰假設。
比較選項。
壓力測試計劃。
有趣的是,人工智能不需要完美就能影響結果。
它只需要參與其中。
這是一個微妙的變化。
因爲一旦智能成爲日常決策的一部分,信任開始與能力同樣重要。
不僅僅是:
“模型能回答這個嗎?”
而是:
“我能理解這個答案是從哪裏來的嗎?”
在探索$OPG 時,我不斷回到這個想法。
OpenGradient專注於開放智能和可驗證推理,與用戶希望得到的不僅僅是輸出的未來是相一致的。
他們想要的是信心。
信心在於推理可以被審查。
信心在於智能是可以信任的。
市場花費了大量時間討論哪種人工智能最聰明。
我越來越關注的是哪些人工智能系統成爲決策過程中的可信參與者。
這可能最終會成爲更大的故事。
@OpenGradient
#opg $OPG