GAS WOLF

Roboty już wykonują prawdziwą pracę, ale większość z tej pracy wciąż żyje w świecie, który wydaje się dziwnie przednowoczesny: albo ufasz pulpitowi operatora, albo nie. Akceptujesz raport, albo się o niego kłócisz. Jeśli coś się zepsuje, historia jest rekonstruowana z dzienników, które ktoś kontroluje, nagrań z kamer, które ktoś posiada, oraz umów, które stają się „prawdziwe” dopiero, gdy wkraczają prawnicy i ubezpieczyciele. Maszyna może być autonomiczna, ale odpowiedzialność wciąż jest manualna.

Fabric zaczyna się od dosadnej obserwacji: gdy roboty wychodzą poza pokazy i kontrolowane środowiska, podstawowym problemem nie jest skłonienie ich do działania. Problem polega na uczynieniu ich działań na tyle czytelnymi, aby można było je wycenić, ubezpieczyć, audytować i egzekwować. Jeśli praca robotów ma stać się czymś, co można kupić i sprzedać jak każdą inną usługę, musi istnieć sposób na odpowiadanie na podstawowe pytania bez polegania na nieformalnym zaufaniu.

Robot wykonuje zadanie w rzeczywistym świecie, a wszyscy idą dalej, aż do dnia, gdy drzwi zostaną uszkodzone, paczka zniknie, korytarz nadal będzie brudny, zasada bezpieczeństwa zostanie zignorowana lub klient przysięga, że maszyna nawet się nie pojawiła. W tym momencie rozmowa przestaje dotyczyć autonomii i zaczyna dotyczyć paragonów. Nie paragonów marketingowych, prawdziwych paragonów. Co dokładnie się stało, kiedy to się stało, co robot mógł zrobić i kto ponosi odpowiedzialność za wynik.

Fabric stara się uczynić te paragony pierwszorzędną częścią pracy maszynowej, a nie czymś ukrytym w prywatnych rejestrach jednej firmy.

Mira Network to rodzaj projektu, który ciągle się pojawia, gdy próbuję być zdyscyplinowany, gdy mówię sobie, że śledzę tylko te rzeczy, które mogą przetrwać rok, w którym rynek jest znudzony, finansowanie jest bardziej ograniczone, a nikt nie wybacza złamanych obietnic. Nie pojawia się, ponieważ narracja jest doskonale zapakowana. Pojawia się, ponieważ patrzy bezpośrednio na problem, który staje się coraz bardziej niebezpieczny, im bardziej udane staje się AI.

Większość historii kryptowalut zakłada, że adopcja jest rozpuszczalnikiem. Większe użycie zmywa wątpliwości. Więcej transakcji staje się własnym argumentem. Nawet gdy technologia jest chaotyczna, założenie jest takie, że popyt ostatecznie uzasadnia strukturę. AI ma inną grawitację. W przypadku AI adopcja nie tworzy automatycznie zaufania. Adopcja tworzy zależność. A zależność przekształca małe wskaźniki awarii w rzeczywiste koszty, które trudno wytłumaczyć.