Ce plat, je pense que tout le monde le connaît, c’est aussi l’un de mes plats préférés : la laitue blanchie !
Cela fait un moment que je n’ai pas regardé, et les légumes devant chez moi ont poussé si vite, c’est vraiment agréable à voir. Ce soir, je vais faire un hot pot, il y en aura encore à manger. Je ne sais pas pourquoi, chaque fois que je mange des légumes cultivés chez moi, j’ai toujours l’impression qu’ils sont un peu plus savoureux 🤣
Et puis, ces derniers temps, je me suis aussi rendu compte que je dépendais pas mal de l’IA. Que ce soit pour chercher des infos ou des images, je l’utilise tout le temps. Je ne m’inquiète pas trop pour ça, mais quand il s’agit d’utiliser l’IA pour des références de trading, je préfère qu’elle propose des plans de travail, parce que sinon, je ne suis pas rassuré.
Ce n’est pas qu’elle fasse mal son boulot, c’est surtout que je ne comprends pas du tout comment elle tire ses conclusions, tout ça reste un mystère ! Je n’y comprends rien !
Et si elle se trompe, ça peut tout faire échouer, par exemple si elle donne de mauvaises recommandations pour le trading et que je perds de l’argent, ou si ses conseils médicaux posent problème, à qui je pourrais me plaindre à ce moment-là ?
Est-ce un problème de modèle, ou un souci avec le nœud de fonctionnement ? Surtout dans des domaines comme la finance ou la médecine, si quelque chose tourne mal, dire « c’est l’IA qui a jugé comme ça à l’époque » ne sert à rien. Ce qu’on veut, c’est des preuves claires, vérifiables, qui montrent d’où viennent les décisions.
J’ai aussi découvert plus tard que mes amis s’intéressaient à @inference_labs, qui est justement là pour résoudre ce genre de problème, alors j’ai commencé à m’y intéresser sérieusement.
J’ai jeté un œil à ce projet, sans me laisser emporter par la hype du « grand modèle, haute paramètre ». Je me concentre plutôt sur le problème central : comment faire en sorte que chaque conclusion de l’IA soit transparente, vérifiable, et qu’en cas de problème, on puisse identifier qui doit en répondre.
Ce n’est pas très sophistiqué, c’est même un peu « bête » peut-être, mais pour nous, les gens ordinaires, c’est justement ce qui rassure le plus — la prochaine fois, je vous expliquerai en détail comment ils comptent résoudre ces problèmes ! #InferenceLabs #AI #可验证AI #Web3
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Ce plat, je pense que tout le monde le connaît, c’est aussi l’un de mes plats préférés : la laitue blanchie !
Cela fait un moment que je n’ai pas regardé, et les légumes devant chez moi ont poussé si vite, c’est vraiment agréable à voir. Ce soir, je vais faire un hot pot, il y en aura encore à manger. Je ne sais pas pourquoi, chaque fois que je mange des légumes cultivés chez moi, j’ai toujours l’impression qu’ils sont un peu plus savoureux 🤣
Et puis, ces derniers temps, je me suis aussi rendu compte que je dépendais pas mal de l’IA. Que ce soit pour chercher des infos ou des images, je l’utilise tout le temps. Je ne m’inquiète pas trop pour ça, mais quand il s’agit d’utiliser l’IA pour des références de trading, je préfère qu’elle propose des plans de travail, parce que sinon, je ne suis pas rassuré.
Ce n’est pas qu’elle fasse mal son boulot, c’est surtout que je ne comprends pas du tout comment elle tire ses conclusions, tout ça reste un mystère ! Je n’y comprends rien !
Et si elle se trompe, ça peut tout faire échouer, par exemple si elle donne de mauvaises recommandations pour le trading et que je perds de l’argent, ou si ses conseils médicaux posent problème, à qui je pourrais me plaindre à ce moment-là ?
Est-ce un problème de modèle, ou un souci avec le nœud de fonctionnement ? Surtout dans des domaines comme la finance ou la médecine, si quelque chose tourne mal, dire « c’est l’IA qui a jugé comme ça à l’époque » ne sert à rien. Ce qu’on veut, c’est des preuves claires, vérifiables, qui montrent d’où viennent les décisions.
J’ai aussi découvert plus tard que mes amis s’intéressaient à @inference_labs, qui est justement là pour résoudre ce genre de problème, alors j’ai commencé à m’y intéresser sérieusement.
J’ai jeté un œil à ce projet, sans me laisser emporter par la hype du « grand modèle, haute paramètre ». Je me concentre plutôt sur le problème central : comment faire en sorte que chaque conclusion de l’IA soit transparente, vérifiable, et qu’en cas de problème, on puisse identifier qui doit en répondre.
Ce n’est pas très sophistiqué, c’est même un peu « bête » peut-être, mais pour nous, les gens ordinaires, c’est justement ce qui rassure le plus — la prochaine fois, je vous expliquerai en détail comment ils comptent résoudre ces problèmes !
#InferenceLabs #AI #可验证AI #Web3