Ловлю себя на том, что начинаю скептически относиться к вещам, которыми, наверное, стоит восхищаться, — и я уже не совсем понимаю почему.
С годами крипто и ИИ казались работающими в совершенно разных вселенных. Крипто зацикливалось на том, кто контролирует систему, на верификации, на снижении потребности доверять посредникам. А ИИ в основном гнался за более качественными моделями. Быстрее инференс, больше параметров, более убедительные ответы. Тогда это казалось отдельными задачами. Сейчас они начинают пересекаться, и это пересечение кажется важнее, чем обе стороны готовы признать.
Меня больше всего тревожит то, насколько легко мы стали относиться к незнанию. Я спрашиваю у ИИ что-то — получаю отполированный ответ — и почти никогда не знаю, откуда он на самом деле взялся. Кто выполнял вычисления. Какая инфраструктура это поддерживала. Может ли кто-то независимо проверить процесс. Мы привыкли к непрозрачности быстрее, чем я ожидал.
Наверное, поэтому OpenGradient ($OPG ) заставил меня на секунду остановиться. Не потому, что я думаю, будто это какой-то идеальный ответ, а потому что он указывает на слой инфраструктуры, который обычно остается вне поля зрения: размещение моделей, запуск инференса, создание возможностей для верификации вместо того, чтобы просто принимать доверие «на веру». Это вопрос о том, насколько вообще устойчивой оказывается эта невидимость.
Я по-прежнему скептически отношусь к тому, сможет ли «открытый интеллект» выдержать реальные стимулы. Открытость и владение не всегда тянут в одну сторону, как только в игру входит масштаб.
Но, возможно, вопрос, который действительно важен, уже не в том, кто строит самую умную модель. Возможно, важнее другое: кто получает возможность ее проверить — и станут ли системы под капотом когда-нибудь достаточно видимыми, чтобы им можно было задавать вопросы. Я все еще прокручиваю это в голове.
$OPG #OPG @OpenGradient
С годами крипто и ИИ казались работающими в совершенно разных вселенных. Крипто зацикливалось на том, кто контролирует систему, на верификации, на снижении потребности доверять посредникам. А ИИ в основном гнался за более качественными моделями. Быстрее инференс, больше параметров, более убедительные ответы. Тогда это казалось отдельными задачами. Сейчас они начинают пересекаться, и это пересечение кажется важнее, чем обе стороны готовы признать.
Меня больше всего тревожит то, насколько легко мы стали относиться к незнанию. Я спрашиваю у ИИ что-то — получаю отполированный ответ — и почти никогда не знаю, откуда он на самом деле взялся. Кто выполнял вычисления. Какая инфраструктура это поддерживала. Может ли кто-то независимо проверить процесс. Мы привыкли к непрозрачности быстрее, чем я ожидал.
Наверное, поэтому OpenGradient ($OPG ) заставил меня на секунду остановиться. Не потому, что я думаю, будто это какой-то идеальный ответ, а потому что он указывает на слой инфраструктуры, который обычно остается вне поля зрения: размещение моделей, запуск инференса, создание возможностей для верификации вместо того, чтобы просто принимать доверие «на веру». Это вопрос о том, насколько вообще устойчивой оказывается эта невидимость.
Я по-прежнему скептически отношусь к тому, сможет ли «открытый интеллект» выдержать реальные стимулы. Открытость и владение не всегда тянут в одну сторону, как только в игру входит масштаб.
Но, возможно, вопрос, который действительно важен, уже не в том, кто строит самую умную модель. Возможно, важнее другое: кто получает возможность ее проверить — и станут ли системы под капотом когда-нибудь достаточно видимыми, чтобы им можно было задавать вопросы. Я все еще прокручиваю это в голове.
$OPG #OPG @OpenGradient