Le scale dei modelli. Gli esseri umani no.
L'AI decentralizzata non fallisce a causa dei modelli. Fallisce a causa del feedback umano e della coordinazione che non si scalano.
La maggior parte delle discussioni su DeAI si fissa su architettura, benchmark e performance dei modelli.
In realtà, i modelli sono riutilizzabili e facili da replicare.
Ciò che è difficile è mantenere un feedback umano coerente, allineamento e progettazione degli incentivi nel tempo.
Ecco perché i laboratori centralizzati dominano ancora—non per modelli migliori, ma perché controllano i costi di coordinamento.
Alcuni sistemi decentralizzati (inclusi i network di feedback umano in stile OORT) stanno affrontando il problema in modo diverso: trattando la proprietà dei dati, gli incentivi e la responsabilità come infrastruttura di prima classe.
Il futuro dell'AI decentralizzata non sarà deciso solo dall'architettura.
Sarà deciso da chi risolve il livello umano.