我總是忍不住思考 @OpenGradient ，這和基礎設施、模型或性能幾乎沒有關係。讓我一直回來的，是下面那個讓人不安的問題。這個項目似乎假設，智能應該是人們可以驗證的，而不僅僅是信任。一開始聽起來很明顯，但我越想越覺得，真正的挑戰可能與技術無關。
我懷疑更難的問題是人類行爲。
當缺乏信任時，人們往往非常關心透明度。當系統失敗、信息感覺不可靠、激勵看起來可疑時，驗證突然變得重要。但是，當一切運轉得足夠好時會發生什麼呢？當驗證變得可用但很少使用，因爲大多數人對結果感到滿意時，會發生什麼？也許系統運作到信任成爲常態時，沒有人感到有必要去檢查產生信任的機制。
讓我感到困擾的是，去中心化往往面臨類似的緊張關係。一個網絡可以是開放的、分散的和可接入的，而影響力卻逐漸集中在相對較小的一羣參與者周圍。這不是通過操控或惡意，而是通過熟悉、專業知識和重複。同樣的人出現，做出決策並承擔責任。隨着時間的推移，協調可能開始像集中一樣，即使沒有人計劃這種結果。
也許更重要的問題不是 OpenGradient 是否能創造可驗證的智能。似乎真正的考驗在於多年後，當關注度減退、參與變得普遍、激勵變得不那麼理想化時，我不確定這個項目最終是在解決技術問題，還是在揭露社會問題。越想越難以將兩者分開。
@OpenGradient #OPG $OPG
我懷疑更難的問題是人類行爲。
當缺乏信任時，人們往往非常關心透明度。當系統失敗、信息感覺不可靠、激勵看起來可疑時，驗證突然變得重要。但是，當一切運轉得足夠好時會發生什麼呢？當驗證變得可用但很少使用，因爲大多數人對結果感到滿意時，會發生什麼？也許系統運作到信任成爲常態時，沒有人感到有必要去檢查產生信任的機制。
讓我感到困擾的是，去中心化往往面臨類似的緊張關係。一個網絡可以是開放的、分散的和可接入的，而影響力卻逐漸集中在相對較小的一羣參與者周圍。這不是通過操控或惡意，而是通過熟悉、專業知識和重複。同樣的人出現，做出決策並承擔責任。隨着時間的推移，協調可能開始像集中一樣，即使沒有人計劃這種結果。
也許更重要的問題不是 OpenGradient 是否能創造可驗證的智能。似乎真正的考驗在於多年後，當關注度減退、參與變得普遍、激勵變得不那麼理想化時，我不確定這個項目最終是在解決技術問題，還是在揭露社會問題。越想越難以將兩者分開。
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