30 grudnia 🌕 wieczór 🤔 Mimo że oba projekty Web3 AI dążą do niezawodności AI, podążają zupełnie różnymi ścieżkami! Jeden opiera się na zbiorowym głosowaniu, a drugi na matematycznych dowodach, co odzwierciedla różnice w podstawowej logice zaufania! @miranetwork stawia na podejście oparte na notarialności: nie tworzy bardziej skomplikowanych modeli, lecz dzieli wnioski AI na weryfikowalne małe oświadczenia, które są przekazywane do zdecentralizowanej sieci w celu wzajemnej weryfikacji, trzymając się zasady najpierw dowód, potem działanie. To tak, jakby pozwolić grupie ekspertów wspólnie ocenić odpowiedzi AI, aby zapewnić, że wyniki są wiarygodne i nikt nie może manipulować, blokując luki w wynikach AI u źródła. Natomiast system Autonometrics od @inference_labs wyposażony jest w czarną skrzynkę rejestrującą: każda decyzja AI pozostawia zaszyfrowany, niezmienny ślad, nawet podczas samodzielnego wykonywania zadań, cały proces można audytować i śledzić, a odpowiedzialność jest jasna. To bezpośrednio rozwiązuje problem odpowiedzialności w zastosowaniach AI w obszarach wysokiego ryzyka (takich jak finanse, medycyna), umożliwiając precyzyjne określenie odpowiedzialności w przypadku problemów. 🚀 W ciągu ostatnich dziesięciu lat konkurencja w AI koncentrowała się na parametrach modeli, mocy obliczeniowej i algorytmach, ale w miarę jak AI wchodzi w fazę masowego zastosowania, niezawodność i poziom zaufania stały się kluczowymi ograniczeniami w jej rozwoju. 🚀 Użytkownicy nie są już zadowoleni z tego, że AI może działać, bardziej interesuje ich, czy to, co robi AI, jest wiarygodne i kto ponosi odpowiedzialność, gdy coś pójdzie nie tak. Eksploracje tych dwóch projektów wskazują na kierunek rozwoju następnej generacji AI: z dążenia do mądrzejszych rozwiązań w kierunku bardziej wiarygodnych. 🚀 Kto zbuduje bardziej efektywny, bardziej uniwersalny i lepiej dostosowany do różnych potrzeb scenariuszy mechanizm zaufania, ten zajmie dominującą pozycję w ustalaniu zasad współpracy AI z ludzkim społeczeństwem. #InferenceLabs @MiraNetworkCN @KaitoAI