Se, mikä todella merkitsee Inference Labsille @inference_labs toisella kaudella, ei ole kauden nollaus tai uusi pelattavuus, vaan heidän valintansa parantaa "ennustetarkkuutta" ydinmittarina. Pohjimmiltaan kyse on aktiivisesta melun vähentämisestä: ei enää palkita fiksuilta vaikuttavia strategioita, vaan ainoastaan tunnustaa arvioita, jotka vastaavat todellisia markkinatuloksia. Yhdistämällä agenttien suorituskyvyn suoraan todellisiin tuloksiin Inference Labs tekee @inference_labs selväksi, että tekoäly ei ole kykyjen demonstraatio hiekkalaatikossa, vaan järjestelmä, jonka on selviydyttävä epävarmuudesta. Ensimmäinen kausi käsittelee mittakaavaa, kun taas toinen kausi käsittelee selvästi vaikeampia kalibrointivaiheita: milloin malli epäonnistuu, miten riskit kasaantuvat ja miten kannustimet muokkaavat käyttäytymistä päinvastoin. Tämä vaihe määrittää usein, voiko järjestelmä olla infrastruktuuri, ei pelkkä koe. Kyse ei ole vain tekoälyn vahvistamisesta, vaan siitä, että jokainen tuomio on vastuullista, perääntyy ja tarkistetaan. Kun tekoäly tulee talouteen ja automaattiseen toteutukseen, luottamus ei ole enää tunne vaan insinöörikysymys. Päättelyprosessin muuttaminen todennettavaksi objektiksi on paljon vaikeampaa kuin "ketjussa", mutta se on myös kriittisempää. @inference_labs tulevaisuuden käännekohta tekoälylle on todennäköisesti se, onko olemassa selkeä vastuurakenne. #inference #KaitoYap @KaitoAI