Os agentes de IA já estão ativos nos mercados, onde negociam, coordenam e influenciam atividades econômicas reais. No entanto, falta clareza. Ainda lutamos com questões fundamentais: • Por que uma IA tomou uma decisão? • Quais dados a influenciaram? • Quem contribuiu para sua inteligência? Em sistemas fechados, essa falta de transparência pode ser aceitável. No blockchain, no entanto, a verificação e a transparência são essenciais. É aqui que @OpenledgerHQ e @PerceptronNTWK entram em cena, cada um abordando diferentes aspectos da questão. @OpenledgerHQ visa tornar o comportamento da IA inspecionável, registrando fontes de dados, fluxos de raciocínio e trilhas de decisão, permitindo que os resultados sejam verificados em vez de especulados. @PerceptronNTWK foca tanto nas contribuições humanas quanto nas de agentes, verificando a entrada real, atribuindo reputação com base no impacto e recompensando o valor que pode ser validado. Juntos, estão avançando sistemas de IA que: - Podem ser auditados retrospectivamente - Mostram claramente as origens da inteligência - Creditem com precisão os contribuintes - Construam confiança através de evidências, não suposições Essa mudança é sutil, mas crucial. A mensagem não é "confie no modelo", mas sim "Aqui está o que entrou, como funcionou e quem foi responsável." Grande semana!

Isto não é um problema do Infofi, a propósito. Conheço muitos projetos exatamente como este que não têm campanhas do Infofi. Bom dia, chads, e feliz domingo! Os próximos dias já estão cheios de muitas atualizações! A minha atenção atual está em 🔻 • @wardenprotocol - $WARD • @SentientAGI - $SENT • @intodotspace - $SPACE

A maioria das discussões sobre IA costuma focar em modelos maiores e maior poder computacional. Essa é a abordagem errada. O verdadeiro ponto de partida é a camada de dados. Se os dados não forem de alta qualidade, devidamente atribuídos e alinhados com incentivos, escalar apenas amplifica erros e preconceitos. Projetos como @PerceptronNTWK são notáveis porque tratam os dados como uma contribuição humana, não apenas algo a ser coletado silenciosamente. Quando os colaboradores são reconhecidos e recompensados de forma justa, a qualidade dos dados melhora por design. Priorize o alinhamento dos dados. O desempenho do modelo, a segurança e a escalabilidade são efeitos subsequentes dessa decisão.