A veces, la IA dice cosas incorrectas, no porque sea tonta, sino porque nadie le exige responsabilidad.
He utilizado muchas "herramientas de IA", escriben rápidamente y dibujan decentemente, pero cada vez que veo cómo generan datos con seriedad y hablan lógica al azar, entiendo una cosa: generar nunca ha sido el problema; verificar, ese es el verdadero obstáculo.
Esta es la razón por la que me importa @Mira_Network.
No pretende ser el próximo ChatGPT, ni quiere reunir un montón de GPU para una competencia de inferencia. Simplemente ha planteado la pregunta desde otra perspectiva: ¿cómo podemos confiar en la salida de la IA?
La respuesta que dio Mira no fue "tenemos un modelo más fuerte", sino: "si quieres que la IA hable, entonces debe ser verificable, responsable y demostrable."
En el ecosistema de Mira, generas un contenido con IA, que se descompone en una serie de pequeños juicios, se envía a múltiples nodos para su verificación. El proceso escribe en la cadena, los resultados se consensuan y los errores deben ser compensados.
Escribe un párrafo con ello, busca una definición, genera una imagen, y al lado te dirá: de quién proviene esta conclusión, si hay consenso, y si es confiable.
Antes usabas IA, era ella quien te contaba historias. Ahora, con Mira, eres tú quien miras cómo entrega la tarea.
Por eso digo que no es una aplicación de IA, es más como un "tribunal que habla con IA".
Por supuesto, puedes seguir utilizando la IA para escribir, dibujar y buscar materiales, pero cuando esta cosa comience a decidir sobre consejos médicos, términos de contrato y evidencia de litigio, será mejor que tengas un lugar donde cada una de sus palabras tenga el respaldo de alguien.
Mira es exactamente ese tipo de lugar. No para juzgarte, sino para asegurarse de que lo que ves no está creado por IA.
@KaitoAI
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A veces, la IA dice cosas incorrectas, no porque sea tonta, sino porque nadie le exige responsabilidad.
He utilizado muchas "herramientas de IA", escriben rápidamente y dibujan decentemente, pero cada vez que veo cómo generan datos con seriedad y hablan lógica al azar, entiendo una cosa: generar nunca ha sido el problema; verificar, ese es el verdadero obstáculo.
Esta es la razón por la que me importa @Mira_Network.
No pretende ser el próximo ChatGPT, ni quiere reunir un montón de GPU para una competencia de inferencia. Simplemente ha planteado la pregunta desde otra perspectiva: ¿cómo podemos confiar en la salida de la IA?
La respuesta que dio Mira no fue "tenemos un modelo más fuerte", sino: "si quieres que la IA hable, entonces debe ser verificable, responsable y demostrable."
En el ecosistema de Mira, generas un contenido con IA, que se descompone en una serie de pequeños juicios, se envía a múltiples nodos para su verificación. El proceso escribe en la cadena, los resultados se consensuan y los errores deben ser compensados.
Escribe un párrafo con ello, busca una definición, genera una imagen, y al lado te dirá: de quién proviene esta conclusión, si hay consenso, y si es confiable.
Antes usabas IA, era ella quien te contaba historias. Ahora, con Mira, eres tú quien miras cómo entrega la tarea.
Por eso digo que no es una aplicación de IA, es más como un "tribunal que habla con IA".
Por supuesto, puedes seguir utilizando la IA para escribir, dibujar y buscar materiales, pero cuando esta cosa comience a decidir sobre consejos médicos, términos de contrato y evidencia de litigio, será mejor que tengas un lugar donde cada una de sus palabras tenga el respaldo de alguien.
Mira es exactamente ese tipo de lugar. No para juzgarte, sino para asegurarse de que lo que ves no está creado por IA.
@KaitoAI