#opg $OPG
Все гонятся за созданием более умного ИИ.
Но почти никто не задается гораздо более важным вопросом:
Что произойдет, когда ИИ ошибается?
Сегодня ИИ может писать код, анализировать рынки, генерировать исследования и даже помогать принимать финансовые решения.
Звучит впечатляюще.
Но если ИИ дает неправильный ответ, как мы можем проверить, что на самом деле произошло за кулисами?
Эта часть большинства людей игнорирует.
Индустрия ИИ стала невероятно мощной, но большая ее часть все еще функционирует как черный ящик. Мы видим результат, но не видим, как этот результат был получен.
Именно это привлекло мое внимание к @OpenGradient .
Вместо того чтобы просить пользователей слепо доверять выводам ИИ, OpenGradient строит инфраструктуру для проверяемого ИИ — где вычисления ИИ могут быть проверены, а не просто приняты.
Что мне интересно, так это то, что проект говорит не только о будущем. Он уже обработал миллионы проверяемых выводов ИИ и создает инструменты вокруг конфиденциальности, агентов ИИ, памяти и децентрализованных ИИ приложений.
Поскольку ИИ становится более вовлеченным в деньги, бизнес и принятие решений, я думаю, что один вопрос будет важнее, чем когда-либо:
Можно ли доверять ИИ?
Потому что в долгосрочной перспективе победителями могут быть не самые умные модели ИИ.
Это могут быть те, которым больше всего доверяют.
Как вы думаете, станет ли доверие самой важной основой ИИ?
@OpenGradient $OPG #OPG
Все гонятся за созданием более умного ИИ.
Но почти никто не задается гораздо более важным вопросом:
Что произойдет, когда ИИ ошибается?
Сегодня ИИ может писать код, анализировать рынки, генерировать исследования и даже помогать принимать финансовые решения.
Звучит впечатляюще.
Но если ИИ дает неправильный ответ, как мы можем проверить, что на самом деле произошло за кулисами?
Эта часть большинства людей игнорирует.
Индустрия ИИ стала невероятно мощной, но большая ее часть все еще функционирует как черный ящик. Мы видим результат, но не видим, как этот результат был получен.
Именно это привлекло мое внимание к @OpenGradient .
Вместо того чтобы просить пользователей слепо доверять выводам ИИ, OpenGradient строит инфраструктуру для проверяемого ИИ — где вычисления ИИ могут быть проверены, а не просто приняты.
Что мне интересно, так это то, что проект говорит не только о будущем. Он уже обработал миллионы проверяемых выводов ИИ и создает инструменты вокруг конфиденциальности, агентов ИИ, памяти и децентрализованных ИИ приложений.
Поскольку ИИ становится более вовлеченным в деньги, бизнес и принятие решений, я думаю, что один вопрос будет важнее, чем когда-либо:
Можно ли доверять ИИ?
Потому что в долгосрочной перспективе победителями могут быть не самые умные модели ИИ.
Это могут быть те, которым больше всего доверяют.
Как вы думаете, станет ли доверие самой важной основой ИИ?
@OpenGradient $OPG #OPG
