我想我們衡量錯了問題。
每當有新的 AI 專案出現,第一個問題永遠都一樣。
它有多快?
我很少聽到有人問些不一樣的。
那個答案我們應該有多大的信心?
這不是同一個問題。
計算器可以立刻給出答案。
醫生則可能需要二十分鐘才能給出答案。
速度並不會自動帶來信心。
這讓我思考 AI 正往哪裡走。
只要 AI 還在協助撰寫電子郵件或摘要文章,小錯誤也不至於是世界末日。
但一旦 AI 開始協助管理金錢、合約、醫療,或商業決策……
光有信心還不夠。
我們可能會期待能夠解釋、驗證或為重要結果提供合理性的系統。
這也是我一直在追蹤 @OpenGradient 的原因之一
不是因為它想打造最喧鬧的敘事。
而是因為它正在探索我認為產業終究得回答的問題。
我們要怎麼知道:AI 的結果何時值得我們信任?
也許這個問題今天聽起來很無聊。
也許明天它會變成最重要的問題。
你怎麼看?
當 AI 成為日常決策的一部分……
速度還會是最大的優勢嗎?
還是「信心」會比便利性更有價值?
#opg $OPG $AGLD
$INJ
每當有新的 AI 專案出現,第一個問題永遠都一樣。
它有多快?
我很少聽到有人問些不一樣的。
那個答案我們應該有多大的信心?
這不是同一個問題。
計算器可以立刻給出答案。
醫生則可能需要二十分鐘才能給出答案。
速度並不會自動帶來信心。
這讓我思考 AI 正往哪裡走。
只要 AI 還在協助撰寫電子郵件或摘要文章,小錯誤也不至於是世界末日。
但一旦 AI 開始協助管理金錢、合約、醫療,或商業決策……
光有信心還不夠。
我們可能會期待能夠解釋、驗證或為重要結果提供合理性的系統。
這也是我一直在追蹤 @OpenGradient 的原因之一
不是因為它想打造最喧鬧的敘事。
而是因為它正在探索我認為產業終究得回答的問題。
我們要怎麼知道:AI 的結果何時值得我們信任?
也許這個問題今天聽起來很無聊。
也許明天它會變成最重要的問題。
你怎麼看?
當 AI 成為日常決策的一部分……
速度還會是最大的優勢嗎?
還是「信心」會比便利性更有價值?
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