今週日曜日、香港でラグランジュは@awscloudと@MetisL2と共に、応用AIサミットでコンセンサス週間を開始し、AIを本格的な環境に移行させるために実際に何が必要かに焦点を当てました。 創業者、建設者、オペレーターは、実務的な展開レベルの課題に取り組むことに注力しました。 以下はイベントのハイライトです 👇

ラグランジュのBD責任者ブライアン・ノヴェル氏は、AIデモと実際の導入のギャップを説明してイベントを開会しました。 ディープフェイク排除、AI駆動の財務判断、エージェントの正確性、コンプライアンスなどの例において、AIシステムが規制された高リスク環境で運用される際に検証可能性が重要になる理由に焦点を当てました。

@awscloudのチームは、スタートアップが初期ビルドから本番環境へ移行するのを支援することに重点を置いたAWS Activateプログラムの最新情報を共有しました。 このプログラムは、AWSでの迅速な開始、500ドルから10万ドルまでのクレジット利用、そして不要なインフラコストを負担せずにスケールアップできる実践的なワークショップを提供します。 強調点は実用的であり、初期のブロッカーの減少、明確なアーキテクチャの決定、そしてより速い出荷経路を目指す。

香港フィンテック協会のキャロライン・ヨークが司会を務めたオープニングパネルは、AIシステムが稼働した後の監視に焦点を当てました。 ヴィヴェク・コリ@SentientAGI、ラム・クマール@OpenLedger、ティル@MetisL2は、リアルタイムの健康シグナル、データの整合性、そして分散型システムが中央集権的な監視なしに故障や悪意ある行動をどのように検出するかについて議論しました。

議論はデータの出所、ガバナンス、監査可能性へと移り、AIシステムが企業や規制環境に進出するにつれて進みました。 トム・ンゴ・ス@MetisL2、ダニー・リム・@PundiAI、シナ・ヤマニ@ActionModelAIは、チームがどのようにデータの出所を追跡し、監査の軌跡を構築し、システムがより自律的になる中でAI開発のスピードを上げるか、そして増大する規制要件とのバランスについて説明しました。 ラグランジュ出身のブライアン・ノヴェルが司会を務めます。

トム・ンゴ@MetisL2中央集権型AIの信頼のギャップ、すなわち不透明な実行、弱い出所、そしてインセンティブの不一致を解き明かしました。 核心的な主張は、ブロックチェーンは信頼層を提供しますが、本当の進歩は単にデータをチェーン上にアンカーするだけでなく、暗号学的な証明でモデル実行そのものを検証することから生まれます。

その後、会話は既存の企業ワークフローにAIを統合するために必要なことへと移りました。 テレンス・チョウ・@awscloud、ヤン・ゴルズニー・@Zircuit、カイ・ゴメス@swarms_corpは、実験を超えてレガシーシステムやデータサイロを乗り越え、プロセスを破壊せずに改善するエージェント型AIの導入について議論しました。 司会はティル・@LazAINetwork。