我一直在思考一個模式，每當新的基礎設施項目出現時，這個模式就會顯現：我們往往在理解它所創造的文化之前，就已經開始慶祝它的架構。
OpenGradient 對去中心化和可驗證的人工智能的願景在技術上是令人着迷的。它暗示了一個未來，在這個未來中，智能不僅僅是被消費，而是被審計，計算可以被質疑，而不是被盲目接受，信任逐漸被證據所取代。然而，這種轉變提出了更多社會而非技術的問題。
如果每一個人工智能決策都變得可驗證，人們是否會對他們所構建的系統變得更負責，還是因爲存在加密記錄而變得更舒適於委託判斷？透明度可以減少不確定性，但它也可能造成一種錯覺，認爲所有重要的東西都已經被衡量。
開放系統承諾更廣泛的參與，然而參與本身有其激勵。一些貢獻者爲好奇心而優化，其他人爲聲譽，另一些人爲獎勵。網絡可能是去中心化的，但人類的動機很少是去中心化的。困難的任務可能不是分配計算，而是分配問責。
也許開放智能最有趣的結果不是機器變得更容易被信任，而是人類被要求重新定義信任到底意味着什麼。是對代碼的信心，對社區的信心，還是對質疑這兩者的意願的信心？
隨着人工智能基礎設施變得更加可驗證，哪個更重要：系統生成的證明，還是選擇相信它們的人們的價值觀？
#opg $OPG @OpenGradient
OpenGradient 對去中心化和可驗證的人工智能的願景在技術上是令人着迷的。它暗示了一個未來，在這個未來中，智能不僅僅是被消費，而是被審計，計算可以被質疑，而不是被盲目接受，信任逐漸被證據所取代。然而，這種轉變提出了更多社會而非技術的問題。
如果每一個人工智能決策都變得可驗證，人們是否會對他們所構建的系統變得更負責，還是因爲存在加密記錄而變得更舒適於委託判斷？透明度可以減少不確定性，但它也可能造成一種錯覺，認爲所有重要的東西都已經被衡量。
開放系統承諾更廣泛的參與，然而參與本身有其激勵。一些貢獻者爲好奇心而優化，其他人爲聲譽，另一些人爲獎勵。網絡可能是去中心化的，但人類的動機很少是去中心化的。困難的任務可能不是分配計算，而是分配問責。
也許開放智能最有趣的結果不是機器變得更容易被信任，而是人類被要求重新定義信任到底意味着什麼。是對代碼的信心，對社區的信心，還是對質疑這兩者的意願的信心？
隨着人工智能基礎設施變得更加可驗證，哪個更重要：系統生成的證明，還是選擇相信它們的人們的價值觀？
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