La fiducia nell'AI non riguarda solo se un output è corretto.
Riguarda anche la dimostrazione di quando quell'output è stato creato.
Questa idea rende l'AI verificabile molto più interessante per me. Nella maggior parte dei sistemi, appare una risposta, la gente la legge e successivamente nessuno può provare chiaramente se esistesse prima dell'esito o dopo che l'esito è diventato ovvio.
Per conversazioni normali, potrebbe non importare molto.
Ma per i mercati delle previsioni, le decisioni di governance, le affermazioni di ricerca, gli agenti di trading e i sistemi autonomi, il timing può cambiare tutto.
Se un risultato dell'AI può essere sigillato prima di un evento e rivelato successivamente con prova, allora l'intelligenza diventa più responsabile. Non è più solo una risposta su uno schermo. Diventa un pezzo di ragionamento con data e ora che può essere verificato.
Qui è dove @OpenGradient si sente importante.
Il futuro dell'AI potrebbe non dipendere solo da modelli più intelligenti. Potrebbe dipendere da sistemi che possono provare cosa è stato generato, quando è stato generato e se è rimasto invariato.
In un mondo pieno di output dell'AI, la prova del timing potrebbe diventare una parte fondamentale della fiducia.
#OPG $ALICE $SUP $OPG
Riguarda anche la dimostrazione di quando quell'output è stato creato.
Questa idea rende l'AI verificabile molto più interessante per me. Nella maggior parte dei sistemi, appare una risposta, la gente la legge e successivamente nessuno può provare chiaramente se esistesse prima dell'esito o dopo che l'esito è diventato ovvio.
Per conversazioni normali, potrebbe non importare molto.
Ma per i mercati delle previsioni, le decisioni di governance, le affermazioni di ricerca, gli agenti di trading e i sistemi autonomi, il timing può cambiare tutto.
Se un risultato dell'AI può essere sigillato prima di un evento e rivelato successivamente con prova, allora l'intelligenza diventa più responsabile. Non è più solo una risposta su uno schermo. Diventa un pezzo di ragionamento con data e ora che può essere verificato.
Qui è dove @OpenGradient si sente importante.
Il futuro dell'AI potrebbe non dipendere solo da modelli più intelligenti. Potrebbe dipendere da sistemi che possono provare cosa è stato generato, quando è stato generato e se è rimasto invariato.
In un mondo pieno di output dell'AI, la prova del timing potrebbe diventare una parte fondamentale della fiducia.
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