As pessoas falam sobre “alinhamento de IA” como se fosse puramente uma questão ética.
Na prática, é uma questão de incentivos. Sistemas fechados otimizam para KPIs da plataforma porque é isso que eles são pagos para fazer.
Os utilizadores ficaram mais tempo?
As reclamações diminuíram?
O envolvimento aumentou?
As métricas pareciam boas num painel de controlo?
A IA aprende a otimizar esses números, não o “alinhamento” com os utilizadores.
A DeAI torna a proveniência e a verificação a coisa para a qual você é pago.
Quando os outputs, a linhagem de dados e as provas de execução são nativos, o “alinhamento” deixa de ser um debate filosófico e torna-se uma fatura que pode ser auditada.
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Na prática, é uma questão de incentivos.
Sistemas fechados otimizam para KPIs da plataforma porque é isso que eles são pagos para fazer.
Os utilizadores ficaram mais tempo?
As reclamações diminuíram?
O envolvimento aumentou?
As métricas pareciam boas num painel de controlo?
A IA aprende a otimizar esses números, não o “alinhamento” com os utilizadores.
A DeAI torna a proveniência e a verificação a coisa para a qual você é pago.
Quando os outputs, a linhagem de dados e as provas de execução são nativos, o “alinhamento” deixa de ser um debate filosófico e torna-se uma fatura que pode ser auditada.