La prochaine frontière de l'IA n'est pas le calcul ou des modèles plus grands, mais de meilleures données. Aujourd'hui, nous accueillons l'une des rares personnes qui a réellement passé sa vie à résoudre ce problème. Bienvenue @SPChinchali, notre nouveau Directeur de l'IA. La frontière de l'IA n'est plus définie par des modèles avec plus de paramètres, ou des clusters de calcul avec plus de GPU. Elle sera définie par la rareté de données de haute intégrité, autorisées par la propriété intellectuelle, provenant du monde physique (pensez à la robotique, au matériel autonome et aux dispositifs en périphérie). Sandeep a passé sa carrière à poursuivre cette frontière. Maintenant, il nous aide à la débloquer. Lorsque j'ai rencontré Sandeep pour la première fois, j'ai été frappé par son attitude douce et attachante. Il a une façon de parler qui vous attire, que ce soit pour expliquer l'IA neurosymbolique ou pour louer le clavier ergonomique au look extraterrestre qu'il emporte partout avec lui. Son parcours parle de lui-même : doctorat de Stanford, NASA JPL. Maintenant professeur à l'UT Austin, dirigeant des recherches à l'intersection de l'apprentissage automatique décentralisé et de la robotique, Sandeep est obsédé par la manière d'obtenir des données utiles pour l'entraînement de l'IA afin de les rendre utiles dans le monde réel : > créer des incitations à la donnée pour les réseaux distribués, > s'attaquer au problème classique de l'échantillonnage à longue traîne dans la robotique en périphérie, et > concevoir des systèmes qui préservent la provenance. Sandeep a également confirmé une thèse qui m'obsède depuis des années : le véritable rempart, c'est les données. Pas des forums Reddit grattés ou des textes web génériques, mais des données réelles, attribuables et autorisées. Les données désordonnées et imprévisibles nécessaires pour rendre les systèmes physiques robustes ne peuvent pas être simulées. Il s'agit de sourcer et de curer les données désordonnées et à longue traîne que les systèmes physiques rencontrent dans la nature : le robot de chargement glissant à 2h du matin, la micro-fissure à peine visible sur une pale d'éolienne, le cas particulier qu'une unité lidar n'a jamais vu auparavant. Ces moments sont de la propriété intellectuelle, et ils sont précieux. Si nous pouvons rendre cette propriété intellectuelle programmable, licenciable, traçable et monétisable en temps réel, nous débloquons un flywheel pour chaque équipe d'IA sur la planète. La propriété intellectuelle programmable est le seul socle qui rend cela possible. La plupart des tentatives de crypto x IA ajoutent "IA" à l'infrastructure existante. Sandeep nous rejoint parce que Story est construit de manière à résoudre ces types de défis de coordination des données. Story est conçu pour des relations dynamiques et composables. Notre protocole est conçu pour la provenance basée sur des graphes, le licensing dynamique et les flux de redevances automatisés que les systèmes d'IA modernes exigent. Une photo peut être licenciée, une étiquette peut être ajoutée, une variation synthétique peut être générée, et sur Story, chaque action devient un nouvel actif de propriété intellectuelle lié dans un graphe transparent, avec de la valeur qui revient à chaque contributeur. L'arrivée de Sandeep est un tournant. Le chapitre 2 de Story commence à se dessiner, et la prochaine phase de l'infrastructure de l'IA ne fait que commencer. Sa combinaison d'intellect profond, de curiosité sincère et de dévouement silencieux est exactement ce que ce moment exige. Nous ne pourrions pas être plus excités de construire l'avenir de l'IA avec lui, et il y a encore beaucoup plus à venir. Restez à l'écoute !