#opg $OPG

Чем больше я слежу за инфраструктурой ИИ, тем больше думаю, что мы относимся к каждому ответу ИИ так, словно он несёт одинаковую степень важности. На самом деле это не так.

Если я прошу ассистента кратко пересказать статью, меня не слишком волнует, как именно получился ответ. Если он неверный — я просто иду дальше.

Но представьте, что ИИ помогает выбрать стратегию казначейства, запускает DeFi-транзакции, оценивает риск кредитования или обеспечивает автоматизированные инвестиционные решения. В таких случаях небольшая ошибка может иметь реальные финансовые последствия.

Вот почему @OpenGradient выделяется для меня.

Меня интересует не идея о том, что каждое умозаключение должно быть подтверждено. Вероятно, это было бы ненужно и неэффективно. Интересная часть — дать разработчикам возможность повышать уровень доверия, когда цена ошибки оправдывает такие меры.

Для повседневных запросов подходят скорость и меньшая стоимость. Для решений, которые перемещают капитал или выполняют действия в сети, возможность проверить, какая модель была запущена, как она выполнялась и какие доказательства лежат в основе результата, начинает выглядеть гораздо более ценным.

Я всё время думаю, что инфраструктуру ИИ нельзя будет разделить только по тому, кто предлагает самые дешёвые вычисления. Возможно, она также разделится на уровни в зависимости от того, сколько доверия нужно разным приложениям.

Конечно, этой идеи ещё предстоит доказать свою состоятельность. Разработчикам нужны простые способы понять, когда верификация стоит дополнительной нагрузки, а пользователям нужно видеть ценность этого, а не воспринимать её как ненужную сложность.

Это один из сигналов, на который я обращаю внимание, когда ИИ-сети начинают привлекать реальное использование, а не только внимание.
$ACT

$SIREN
Что будет иметь большее значение для инфраструктуры ИИ в ближайшие несколько лет?