Acho que estamos ficando confortáveis com a IA mais rápido do que ficamos confortáveis com suas consequências
Tenho notado algo que parece surpreendentemente fácil de ignorar.
A cada grande avanço na IA, a conversa muda quase da noite para o dia. Em um momento, as pessoas estão perguntando se um modelo é capaz o suficiente para ser útil. Alguns meses depois, a discussão já migrou para quanta responsabilidade devemos entregar a ele.
Essa transição acontece muito mais rápido do que eu esperava.
Talvez seja apenas assim que a tecnologia evolui. Quando a capacidade se torna familiar, começamos naturalmente a perguntar o que mais ela pode fazer. Mas, quanto mais eu acompanho tanto a IA quanto a cripto, mais me pergunto se responsabilidade merece tanta atenção quanto capacidade.
Esses não são o mesmo problema.
Uma IA gerando uma estratégia interessante não automaticamente me deixa desconfortável.
Uma IA executando essa estratégia sobre a infraestrutura financeira, sem supervisão humana constante, é uma conversa muito diferente.
Em algum ponto entre essas duas ideias, os riscos mudam completamente.
Peguei-me pensando menos sobre inteligência e mais sobre o ambiente que cerca a inteligência.
Quem define os limites?
Como esses limites são impostos?
O que acontece quando as condições do mercado mudam de um jeito que as suposições originais nunca anteciparam?
Essas perguntas parecem cada vez mais importantes à medida que sistemas autônomos se aproximam da execução no mundo real.
Essa curiosidade foi o que, eventualmente, me levou a passar um tempo lendo sobre @NewtonProtocol.
O que se destacou para mim não foi apenas a ambição de apoiar estratégias impulsionadas por IA. Foi o reconhecimento de que a execução em si merece sua própria infraestrutura. Se agentes autônomos são esperados para participar das finanças onchain, então a conversa não pode parar no que esses agentes são capazes de fazer. Ela também precisa incluir as condições sob as quais eles têm permissão para operar.
$NEWT
@NewtonProtocol #Newt
Tenho notado algo que parece surpreendentemente fácil de ignorar.
A cada grande avanço na IA, a conversa muda quase da noite para o dia. Em um momento, as pessoas estão perguntando se um modelo é capaz o suficiente para ser útil. Alguns meses depois, a discussão já migrou para quanta responsabilidade devemos entregar a ele.
Essa transição acontece muito mais rápido do que eu esperava.
Talvez seja apenas assim que a tecnologia evolui. Quando a capacidade se torna familiar, começamos naturalmente a perguntar o que mais ela pode fazer. Mas, quanto mais eu acompanho tanto a IA quanto a cripto, mais me pergunto se responsabilidade merece tanta atenção quanto capacidade.
Esses não são o mesmo problema.
Uma IA gerando uma estratégia interessante não automaticamente me deixa desconfortável.
Uma IA executando essa estratégia sobre a infraestrutura financeira, sem supervisão humana constante, é uma conversa muito diferente.
Em algum ponto entre essas duas ideias, os riscos mudam completamente.
Peguei-me pensando menos sobre inteligência e mais sobre o ambiente que cerca a inteligência.
Quem define os limites?
Como esses limites são impostos?
O que acontece quando as condições do mercado mudam de um jeito que as suposições originais nunca anteciparam?
Essas perguntas parecem cada vez mais importantes à medida que sistemas autônomos se aproximam da execução no mundo real.
Essa curiosidade foi o que, eventualmente, me levou a passar um tempo lendo sobre @NewtonProtocol.
O que se destacou para mim não foi apenas a ambição de apoiar estratégias impulsionadas por IA. Foi o reconhecimento de que a execução em si merece sua própria infraestrutura. Se agentes autônomos são esperados para participar das finanças onchain, então a conversa não pode parar no que esses agentes são capazes de fazer. Ela também precisa incluir as condições sob as quais eles têm permissão para operar.
$NEWT
@NewtonProtocol #Newt
