W tę niedzielę w Hongkongu, Lagrange, razem z @awscloud i @MetisL2, zainaugurował tydzień Consensus podczas Szczytu AI Zastosowanego, koncentrując się na tym, co tak naprawdę jest potrzebne, aby wprowadzić AI do produkcji. Założyciele, budowniczowie i operatorzy skupili się na rozwiązywaniu praktycznych wyzwań na poziomie wdrożenia. Najważniejsze punkty wydarzenia poniżej 👇

Brian Novell, szef BD w Lagrange, otworzył wydarzenie, przedstawiając różnicę między demonstracjami AI a wdrożeniem w rzeczywistości. Na przykładach takich jak eliminacja deepfake'ów, decyzje finansowe oparte na AI, dokładność agentów i zgodność, skupiono się na tym, dlaczego weryfikowalność staje się kluczowa, gdy systemy AI działają w regulowanych, wysokostawkowych środowiskach.

Zespół @awscloud podzielił się aktualizacją na temat programu AWS Activate, który koncentruje się na pomocy startupom w przejściu od wczesnych wersji do produkcji. Program oferuje zespołom szybki sposób na rozpoczęcie pracy z AWS, dostęp do kredytów od 500 do 100 000 dolarów oraz praktyczne warsztaty, które pozwalają na rozwój bez ponoszenia niepotrzebnych kosztów infrastruktury. Nacisk pozostał na praktyczności: mniej przeszkód na początku, jaśniejsze decyzje architektoniczne i szybsze ścieżki do wdrożenia.

Panel otwierający, moderowany przez Caroline York z Fintech Association of Hong Kong, skupił się na monitorowaniu systemów AI po ich uruchomieniu. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger i Thiru @MetisL2 omówili sygnały zdrowotne w czasie rzeczywistym, integralność danych oraz to, jak zdecentralizowane systemy wykrywają awarie i złośliwe zachowania bez centralnego nadzoru.

Dyskusja przesunęła się w kierunku pochodzenia danych, zarządzania i audytowalności, gdy systemy AI wkraczają do środowisk przedsiębiorstw i regulowanych. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI i Sina Yamani @ActionModelAI omówili, jak zespoły śledzą pochodzenie danych, budują ścieżki audytowe i równoważą szybszy rozwój AI z rosnącymi wymaganiami regulacyjnymi — szczególnie w miarę jak systemy stają się coraz bardziej autonomiczne. Moderowane przez Briana Novella z Lagrange.

Tom Ngo @MetisL2 rozpakował luki zaufania w scentralizowanej AI – nieprzejrzyste wykonanie, słaba proweniencja i niedopasowane zachęty. Główna teza: blockchain zapewnia warstwę zaufania, ale prawdziwy postęp pochodzi z weryfikacji samego wykonania modelu za pomocą dowodów kryptograficznych, a nie tylko z zakotwiczenia danych w łańcuchu.

Rozmowa przeszła następnie do tego, co jest potrzebne, aby zintegrować AI z istniejącymi procesami w przedsiębiorstwie. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit i Kye Gomez @swarms_corp omówili, jak przejść od eksperymentów — nawigując po systemach dziedziczonych, silosach danych i wprowadzając agentyczne AI w sposób, który poprawia procesy bez ich zakłócania. Moderowane przez Thiru @LazAINetwork.