我以前總覺得，大多數加密項目不過是用不同的方式講同一個故事而已：新技術、大承諾、以及沒完沒了的炒作。看了那麼多之後，我很難分辨到底有什麼真正不同。
後來我花了一個晚上閱讀 OpenGradient 的資料，這還是一段時間以來第一次有項目讓我停下來認真思考。
我發現自己在想：我們有多麼常常在不追問信息來源的情況下就信任 AI 的輸出。這個問題比我預期的更久地留在了我心裏。
這並不是因爲它把 AI 和區塊鏈結合在一起。真正吸引我的是這樣一種想法：AI 的結果實際上可以被驗證。知道運行的是哪個模型、使用了什麼提示詞，以及輸出是否被更改過，會讓它更像是人們未來能夠真正依賴的基礎設施，而不是另一段同樣的加密敘事。
這並不意味着我已經完全信服。
我仍然想知道開發者會多快採用它，網絡能否在不犧牲速度的情況下擴展，以及隨着生態發展治理將如何演進。那些問題的重要性，和技術本身一樣。
就目前而言，我選擇的是好奇心而不是炒作。每個項目都會教會我們一些東西——即便它最終並不會成爲最大的成功。學習得越多，我就越意識到，提出更好的問題本身，就和找到下一個機會同樣有價值。
#OPG
#opg $OPG @OpenGradient
後來我花了一個晚上閱讀 OpenGradient 的資料，這還是一段時間以來第一次有項目讓我停下來認真思考。
我發現自己在想：我們有多麼常常在不追問信息來源的情況下就信任 AI 的輸出。這個問題比我預期的更久地留在了我心裏。
這並不是因爲它把 AI 和區塊鏈結合在一起。真正吸引我的是這樣一種想法：AI 的結果實際上可以被驗證。知道運行的是哪個模型、使用了什麼提示詞，以及輸出是否被更改過，會讓它更像是人們未來能夠真正依賴的基礎設施，而不是另一段同樣的加密敘事。
這並不意味着我已經完全信服。
我仍然想知道開發者會多快採用它，網絡能否在不犧牲速度的情況下擴展，以及隨着生態發展治理將如何演進。那些問題的重要性，和技術本身一樣。
就目前而言，我選擇的是好奇心而不是炒作。每個項目都會教會我們一些東西——即便它最終並不會成爲最大的成功。學習得越多，我就越意識到，提出更好的問題本身，就和找到下一個機會同樣有價值。
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