#opg $OPG
Quanto mais eu acompanho a infraestrutura de IA, mais eu penso que tratamos toda resposta de IA como se tivesse o mesmo nível de importância. Na prática, não é assim.
Se eu peço a um assistente para resumir um artigo, não me importa muito como a resposta foi produzida. Se estiver errado, eu sigo em frente.
Mas imagine a IA ajudando a decidir uma estratégia de tesouraria, disparando transações de DeFi, avaliando risco de empréstimos ou dando suporte a decisões automatizadas de investimento. Nesses casos, um pequeno erro pode ter consequências financeiras reais.
Por isso, @OpenGradient se destaca para mim.
O que me interessa não é a ideia de que cada inferência precisa ser verificada. Isso provavelmente seria desnecessário e ineficiente. O ponto interessante é dar aos desenvolvedores a opção de aumentar a confiança quando o nível de risco justifica.
Para solicitações do dia a dia, velocidade e custo menor fazem sentido. Para decisões que movimentam capital ou executam ações on-chain, conseguir verificar qual modelo foi executado, como ele executou e qual evidência existe por trás do resultado começa a parecer muito mais valioso.
Fico pensando que a infraestrutura de IA não vai ser dividida apenas por quem oferece o computação mais barata. Talvez ela também se separe em camadas com base em quanta confiança diferentes aplicações exigem.
Claro, essa ideia ainda precisa se provar. Os desenvolvedores precisam de maneiras simples de decidir quando a verificação vale o overhead extra, e os usuários precisam entender o valor que ela oferece em vez de enxergá-la como uma complexidade desnecessária.
Esse é um dos sinais que eu estou observando à medida que as redes de IA começam a atrair uso real, em vez de apenas atenção.
$ACT
$SIREN
O que vai importar mais para a infraestrutura de IA nos próximos anos?
Quanto mais eu acompanho a infraestrutura de IA, mais eu penso que tratamos toda resposta de IA como se tivesse o mesmo nível de importância. Na prática, não é assim.
Se eu peço a um assistente para resumir um artigo, não me importa muito como a resposta foi produzida. Se estiver errado, eu sigo em frente.
Mas imagine a IA ajudando a decidir uma estratégia de tesouraria, disparando transações de DeFi, avaliando risco de empréstimos ou dando suporte a decisões automatizadas de investimento. Nesses casos, um pequeno erro pode ter consequências financeiras reais.
Por isso, @OpenGradient se destaca para mim.
O que me interessa não é a ideia de que cada inferência precisa ser verificada. Isso provavelmente seria desnecessário e ineficiente. O ponto interessante é dar aos desenvolvedores a opção de aumentar a confiança quando o nível de risco justifica.
Para solicitações do dia a dia, velocidade e custo menor fazem sentido. Para decisões que movimentam capital ou executam ações on-chain, conseguir verificar qual modelo foi executado, como ele executou e qual evidência existe por trás do resultado começa a parecer muito mais valioso.
Fico pensando que a infraestrutura de IA não vai ser dividida apenas por quem oferece o computação mais barata. Talvez ela também se separe em camadas com base em quanta confiança diferentes aplicações exigem.
Claro, essa ideia ainda precisa se provar. Os desenvolvedores precisam de maneiras simples de decidir quando a verificação vale o overhead extra, e os usuários precisam entender o valor que ela oferece em vez de enxergá-la como uma complexidade desnecessária.
Esse é um dos sinais que eu estou observando à medida que as redes de IA começam a atrair uso real, em vez de apenas atenção.
$ACT
$SIREN
O que vai importar mais para a infraestrutura de IA nos próximos anos?
Verifiabl high trust inference
100%
Both will matter equally
0%
Too early to tell
0%
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