Seorang teman mengirimkan saya jawaban chatbot tentang obatnya dan bertanya bagaimana saya tahu ini benar.
Saya tidak punya jawaban, dan saya menyadari bahwa diamnya mengatakan sesuatu yang jauh lebih besar.
Model mana, tepatnya.
Versi mana.
Bobot mana.
Momen mana.
Bukan karena model yang mendasarinya telah dikonfirmasi, tapi karena antarmukanya terlihat dapat dipercaya.
Kita percaya pada merek, bukan modelnya.
Setiap jawaban AI meminta kepercayaan, bukan bukti.
Bukti hampir tidak pernah datang.
Semakin besar konsekuensi pertanyaannya, semakin penting celahnya.
Semakin tidak dapat diverifikasi, semakin banyak yang harus kamu percayai.
Ini seperti seorang apoteker memberikanmu obat tanpa label dan meminta kamu untuk sekadar mempercayai kata-katanya.
Orang-orang melihat ini sebagai pertanyaan akurasi.
Model yang lebih baik, jawaban yang lebih baik.
Data yang lebih besar, keluaran yang lebih baik.
Karena model yang lebih baik yang tidak bisa kamu audit hampir tidak mengubah apa pun.
Jika kamu tidak bisa memverifikasi model mana yang memberimu jawaban itu, atau apakah model itu berubah sebelum sampai padamu, apakah itu benar-benar penting?
Saya mulai berpikir bahwa verifikasi lebih penting daripada yang kita akui.
Bukan model yang lebih pintar.
Bukan antarmuka yang lebih canggih.
Kebenaran yang dapat dicek dan diverifikasi.
Itulah celah yang dirancang untuk ditutup oleh OpenGradient.
@OpenGradient
$OPG
#OPG
$SYN
$AGT
Saya tidak punya jawaban, dan saya menyadari bahwa diamnya mengatakan sesuatu yang jauh lebih besar.
Model mana, tepatnya.
Versi mana.
Bobot mana.
Momen mana.
Bukan karena model yang mendasarinya telah dikonfirmasi, tapi karena antarmukanya terlihat dapat dipercaya.
Kita percaya pada merek, bukan modelnya.
Setiap jawaban AI meminta kepercayaan, bukan bukti.
Bukti hampir tidak pernah datang.
Semakin besar konsekuensi pertanyaannya, semakin penting celahnya.
Semakin tidak dapat diverifikasi, semakin banyak yang harus kamu percayai.
Ini seperti seorang apoteker memberikanmu obat tanpa label dan meminta kamu untuk sekadar mempercayai kata-katanya.
Orang-orang melihat ini sebagai pertanyaan akurasi.
Model yang lebih baik, jawaban yang lebih baik.
Data yang lebih besar, keluaran yang lebih baik.
Karena model yang lebih baik yang tidak bisa kamu audit hampir tidak mengubah apa pun.
Jika kamu tidak bisa memverifikasi model mana yang memberimu jawaban itu, atau apakah model itu berubah sebelum sampai padamu, apakah itu benar-benar penting?
Saya mulai berpikir bahwa verifikasi lebih penting daripada yang kita akui.
Bukan model yang lebih pintar.
Bukan antarmuka yang lebih canggih.
Kebenaran yang dapat dicek dan diverifikasi.
Itulah celah yang dirancang untuk ditutup oleh OpenGradient.
@OpenGradient
$OPG
#OPG
$SYN
$AGT