Di mana sistem AI benar-benar gagal, dan mengapa Vanar fokus di sana
Banyak diskusi tentang infrastruktur AI masih berputar di sekitar model, kecepatan, dan throughput. Hal-hal tersebut penting, tetapi dalam praktiknya, mereka jarang menjadi tempat sistem gagal setelah mereka bergerak ke operasi nyata.
Titik rapuh biasanya muncul kemudian, setelah keputusan telah dibuat.
Ketika sistem AI mulai memicu pembayaran, perubahan status, atau eksekusi otomatis, kecerdasan tidak lagi menjadi hambatan. Penyelesaianlah yang menjadi hambatan. Jika sistem tidak dapat secara andal mengkomit keputusan-keputusannya ke dalam realitas, setiap asumsi yang dibuat setelahnya dibangun di atas dasar yang tidak stabil.
Vanar dirancang di sekitar masalah ini.
Alih-alih mengoptimalkan terutama untuk fleksibilitas atau kinerja puncak, Vanar memperlakukan penyelesaian sebagai lapisan yang terbatasi. Biaya dimaksudkan untuk dapat diprediksi daripada reaktif secara agresif. Perilaku validator dibatasi oleh aturan protokol alih-alih sepenuhnya diserahkan kepada optimalisasi insentif. Finalitas diperlakukan sebagai deterministik, bukan sesuatu yang secara probabilistik meningkat seiring waktu.
Pendekatan ini tidak gratis. Ini mengorbankan beberapa ekspresivitas dan kecepatan eksperimen. Pengembang yang menginginkan komposabilitas maksimal mungkin menemukan ini membatasi.
Tetapi untuk sistem otonom yang berjalan lama, pengorbanan itu masuk akal. Setelah sistem AI menganggap suatu tindakan telah diselesaikan, asumsi itu menyebar ke depan ke dalam memori, penalaran, dan perilaku masa depan. Ketidakpastian tidak tetap terlokalisasi. Ia mengumpul.
Vanar tidak mencoba menghilangkan kompleksitas di mana-mana. Ia mencoba untuk menjaganya tetap di luar lapisan penyelesaian, di mana kesalahan paling sulit untuk dibalik.
Fokus itu membuat Vanar kurang fleksibel daripada beberapa jaringan, tetapi lebih dapat diprediksi. Dan untuk sistem yang beroperasi terus-menerus, prediktabilitas bukanlah barang mewah. Ini adalah infrastruktur.
