30 décembre 🌕 soir 🤔 Bien que visant la fiabilité de l'IA, deux grands projets Web3 AI ont emprunté des chemins complètement différents ! L'un s'appuie sur le vote collectif, l'autre sur des preuves mathématiques, révélant des différences fondamentales dans la logique de confiance ! @miranetwork se concentre sur une approche de certification : au lieu de créer des modèles plus complexes, il décompose les conclusions de l'IA en petites déclarations vérifiables, soumises à un réseau décentralisé pour vérification croisée, insistant sur le fait de prouver d'abord, puis d'agir. C'est comme faire examiner collectivement les réponses de l'IA par un groupe d'experts, garantissant que les résultats sont fiables et qu'aucune manipulation n'est possible, bloquant ainsi les failles de sortie de l'IA dès la source. D'autre part, le système Autonometrics de @inference_labs a équipé l'IA d'un enregistreur de boîte noire : chaque décision de l'IA laisse une trace cryptée et immuable, même lors de l'exécution autonome de tâches, tout le processus peut être audité et retracé, rendant les responsabilités claires. Cela résout directement le problème de la responsabilité dans les domaines à haut risque (comme la finance et la santé) pour les applications de l'IA, permettant de localiser précisément les responsabilités en cas de problème. 🚀 Au cours de la dernière décennie, la concurrence en IA s'est concentrée sur les paramètres des modèles, la puissance de calcul et les algorithmes, mais à mesure que l'IA entre dans une phase d'application à grande échelle, la fiabilité et le niveau de confiance sont devenus des goulots d'étranglement majeurs à son développement. 🚀 Les utilisateurs ne se contentent plus de savoir si l'IA peut accomplir des tâches, ils s'interrogent davantage sur la fiabilité des actions de l'IA et sur qui est responsable en cas de problème. Les explorations de ces deux projets préfigurent précisément la direction de développement de la prochaine génération d'IA : passer de la recherche de l'intelligence à la recherche de la confiance. 🚀 Celui qui pourra établir un mécanisme de confiance plus efficace, plus universel et mieux adapté aux besoins de différents scénarios, pourra occuper une position dominante dans l'élaboration des règles de la collaboration entre l'IA et la société humaine. #InferenceLabs @MiraNetworkCN @KaitoAI