$OPG Hombre, he estado pensando en esta línea de OpenGradient y realmente me hizo click.
Muchísima gente asume que “open intelligence” significa que todo tiene que ser público o estar expuesto. Pero no es para nada así. Significa que la inteligencia debería ser algo que realmente puedas usar y en lo que puedas construir de manera componible y confiable, sin tener que confiar ciegamente en una empresa o en un sistema centralizado.
Me doy cuenta de que la mayoría de los sistemas de IA actuales todavía funcionan con este modelo antiguo en el que tienes que confiar en el proveedor. No sabes realmente qué está pasando detrás de escena y no hay una forma real de verificarlo. El punto de OpenGradient es que esto no debería ser lo predeterminado.
Seré honesto: lo que más me llamó la atención es esta idea de que la privacidad y la prueba tienen que coexistir. No se trata de elegir una u otra. Deberías poder usar modelos potentes mientras sigues teniendo ambos: tus datos se mantienen privados y además obtienes una prueba criptográfica de que todo ocurrió correctamente. @OpenGradient
Sigo volviendo a lo importante que esto se vuelve cuando los agentes empiezan a manejar tareas reales y a mover valor. Si queremos que la IA sea realmente útil a escala de forma descentralizada, entonces la verificación no puede ser opcional. #OPG