每天 AI 越來越聰明。

但我越瞭解 AI 基礎設施，就越覺得，採用的最大挑戰不是智能，而是信任。

挑戰在於信任。

如果 AI 給我一個答案，我怎麼知道計算真的是所聲稱的那樣？怎麼知道輸出沒有被修改？如果某個重要決策是通過 AI 來做的，那怎麼驗證？

在我看來，@OpenGradient 這點變得很有趣。

我覺得很多人把 AI 採用僅僅看作用戶增長的問題。但歷史告訴我們，採用通常在有可靠基礎設施的情況下才會規模化。

OpenGradient 的方法似乎也朝這個方向發展。它不僅僅是擴展智能，更是讓圍繞智能的責任和驗證也可以擴展。

我覺得最有趣的是，OpenGradient 不會用同樣的驗證來處理每個工作負載。根據風險和上下文調整驗證，我覺得比對所有事情施加相同的審查更爲實際。

有一個想法在我腦海中反覆出現：

也許 AI 採用缺失的層不是更好的模型，而是更好的信心。

如果用戶對系統沒有信任，無論智能多麼先進，採用總會有一個限制。

你覺得 AI 的下一波浪潮會是由智能驅動，還是由信任和可驗證性驅動？

@OpenGradient #opg $OPG