#openledger أمس كنت أراجع مركز صغير $OPEN بدأت اختباره قبل بضعة أسابيع. ليس شيئًا ضخمًا—أنا بالكاد في الربح منه—لكن بينما كنت أقرأ المشروع مرة أخرى، علقت في فكرة لم أستطع التخلص منها.
معظم الناس يقيمون الذكاء الاصطناعي بناءً على جودة إجاباته. جعلتني OpenLedger أنظر إلى الأمر بشكل مختلف.
ماذا لو كانت القيمة الحقيقية ليست في الناتج نفسه، بل في القدرة على تتبع مصدر ذلك الناتج؟
المقارنة التي خطرت لي كانت القوائم المالية. ليست الميزانية العمومية مهمة لأن الأرقام موجودة على ورقة. بل هي مهمة لأن الناس يعتمدون عليها، وهناك مسؤولية وراءها.
يبدو أن نواتج الذكاء الاصطناعي تتحرك في هذا الاتجاه. المزيد من الأنظمة تبدأ في استهلاك الاستنتاجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي دون إعادة التحقق من كل مصدر. عندما يحدث ذلك، تصبح الإسناد أكثر من مجرد ميزة تقنية.
لهذا السبب يبرز تركيز OpenLedger على الإسناد بالنسبة لي. إذا بدأت قرارات الذكاء الاصطناعي تؤثر على رأس المال، أو التوظيف، أو الأنظمة الآلية، فقد تكون معرفة من ساهم في نتيجة ما بنفس أهمية النتيجة نفسها.
هذه مشكلة أكبر بكثير من سرعة النموذج.
$OPEN @OpenLedger
معظم الناس يقيمون الذكاء الاصطناعي بناءً على جودة إجاباته. جعلتني OpenLedger أنظر إلى الأمر بشكل مختلف.
ماذا لو كانت القيمة الحقيقية ليست في الناتج نفسه، بل في القدرة على تتبع مصدر ذلك الناتج؟
المقارنة التي خطرت لي كانت القوائم المالية. ليست الميزانية العمومية مهمة لأن الأرقام موجودة على ورقة. بل هي مهمة لأن الناس يعتمدون عليها، وهناك مسؤولية وراءها.
يبدو أن نواتج الذكاء الاصطناعي تتحرك في هذا الاتجاه. المزيد من الأنظمة تبدأ في استهلاك الاستنتاجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي دون إعادة التحقق من كل مصدر. عندما يحدث ذلك، تصبح الإسناد أكثر من مجرد ميزة تقنية.
لهذا السبب يبرز تركيز OpenLedger على الإسناد بالنسبة لي. إذا بدأت قرارات الذكاء الاصطناعي تؤثر على رأس المال، أو التوظيف، أو الأنظمة الآلية، فقد تكون معرفة من ساهم في نتيجة ما بنفس أهمية النتيجة نفسها.
هذه مشكلة أكبر بكثير من سرعة النموذج.
$OPEN @OpenLedger
