#opg $OPG A Gedanke, den ich über KI-Netzwerke nicht loswerde
Je mehr Zeit ich damit verbringe, mir KI-Projekte anzusehen, desto weniger überzeugt bin ich davon, dass der größte Gewinner derjenige sein wird, der das klügste Modell hat.
Das klingt seltsam, weil über Intelligenz doch alle sprechen.
Aber Intelligenz wird immer leichter zugänglich. Open-Source-Modelle werden kontinuierlich besser, und leistungsstarke KI-Fähigkeiten sind nicht mehr auf nur ein paar wenige Unternehmen beschränkt.
Vertrauen nicht.
Vor ein paar Monaten habe ich Ausgaben verschiedener KI-Tools zu denselben Themen verglichen. Was mich überraschte, war nicht, dass sie unterschiedliche Antworten lieferten. Es war, wie schwer es war zu verstehen, warum man einer Antwort mehr vertrauen sollte als einer anderen. Die Antworten klangen selbstsicher, aber Selbstsicherheit und Verifikation sind nicht dasselbe.
Wenn ich von Vertrauen in KI spreche, meine ich das Wissen darüber, woher eine Ausgabe stammt, wie sie erzeugt wurde, und ob sie unabhängig überprüft werden kann.
Deshalb landet OpenGradient immer wieder auf meiner Merkliste.
Was meine Aufmerksamkeit geweckt hat, war nicht eine weitere Behauptung, bessere KI zu bauen. Es war die Idee, eine Infrastruktur zu schaffen, in der KI-Berechnungen dezentral gehostet, ausgeführt und verifiziert werden können.
Verifikation ist vielleicht nicht die spannendste Erzählung, aber die Geschichte zeigt: Infrastrukturen werden oft wertvoller als die Anwendungen, die darauf aufbauen.
Vielleicht ist die eigentliche Engstelle für die Übernahme von KI nicht die Intelligenz.
Vielleicht ist es das Vertrauen.
Können Nutzer, Unternehmen und Entwickler darauf vertrauen, was sie sehen – genug, um darauf aufbauend wichtige Dinge zu realisieren?
Das ist die Frage, zu der ich immer wieder zurückkomme.
Mein Fazit:
KI lehrt Maschinen, wie man denkt.
Projekte wie OpenGradient untersuchen, wie man diesen Gedanken Rechenschaftspflicht geben kann.
@OpenGradient
$OPG
#OPG
Je mehr Zeit ich damit verbringe, mir KI-Projekte anzusehen, desto weniger überzeugt bin ich davon, dass der größte Gewinner derjenige sein wird, der das klügste Modell hat.
Das klingt seltsam, weil über Intelligenz doch alle sprechen.
Aber Intelligenz wird immer leichter zugänglich. Open-Source-Modelle werden kontinuierlich besser, und leistungsstarke KI-Fähigkeiten sind nicht mehr auf nur ein paar wenige Unternehmen beschränkt.
Vertrauen nicht.
Vor ein paar Monaten habe ich Ausgaben verschiedener KI-Tools zu denselben Themen verglichen. Was mich überraschte, war nicht, dass sie unterschiedliche Antworten lieferten. Es war, wie schwer es war zu verstehen, warum man einer Antwort mehr vertrauen sollte als einer anderen. Die Antworten klangen selbstsicher, aber Selbstsicherheit und Verifikation sind nicht dasselbe.
Wenn ich von Vertrauen in KI spreche, meine ich das Wissen darüber, woher eine Ausgabe stammt, wie sie erzeugt wurde, und ob sie unabhängig überprüft werden kann.
Deshalb landet OpenGradient immer wieder auf meiner Merkliste.
Was meine Aufmerksamkeit geweckt hat, war nicht eine weitere Behauptung, bessere KI zu bauen. Es war die Idee, eine Infrastruktur zu schaffen, in der KI-Berechnungen dezentral gehostet, ausgeführt und verifiziert werden können.
Verifikation ist vielleicht nicht die spannendste Erzählung, aber die Geschichte zeigt: Infrastrukturen werden oft wertvoller als die Anwendungen, die darauf aufbauen.
Vielleicht ist die eigentliche Engstelle für die Übernahme von KI nicht die Intelligenz.
Vielleicht ist es das Vertrauen.
Können Nutzer, Unternehmen und Entwickler darauf vertrauen, was sie sehen – genug, um darauf aufbauend wichtige Dinge zu realisieren?
Das ist die Frage, zu der ich immer wieder zurückkomme.
Mein Fazit:
KI lehrt Maschinen, wie man denkt.
Projekte wie OpenGradient untersuchen, wie man diesen Gedanken Rechenschaftspflicht geben kann.
@OpenGradient
$OPG
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