В это воскресенье в Гонконге Lagrange вместе с @awscloud и @MetisL2 открыл неделю Consensus с саммитом по прикладному ИИ, сосредоточив внимание на том, что на самом деле необходимо для внедрения ИИ в производство. Основатели, разработчики и операторы сосредоточились на решении практических задач на уровне развертывания. Основные моменты мероприятия ниже 👇

Брайан Новелл, глава отдела BD в Lagrange, открыл мероприятие, обозначив разрыв между демонстрациями ИИ и реальным внедрением. На примерах, таких как устранение дипфейков, финансовые решения на основе ИИ, точность агентов и соблюдение норм, акцент был сделан на том, почему проверяемость становится критически важной, когда системы ИИ работают в регулируемых, высокорисковых условиях.

Команда @awscloud поделилась обновлением о программе AWS Activate, сосредоточенной на помощи стартапам в переходе от ранних разработок к производству. Программа предоставляет командам быстрый путь для начала работы с AWS, доступ к кредитам от 500 до 100 000 долларов и практические семинары для масштабирования без ненужных затрат на инфраструктуру. Акцент был сделан на практичности: меньше препятствий на ранних этапах, более четкие архитектурные решения и более быстрые пути к запуску.

Открытая панель, модератором которой выступила Каролина Йорк из Ассоциации финансовых технологий Гонконга, была сосредоточена на мониторинге систем ИИ после их запуска. Вивек Колли @SentientAGI, Рам Кумар @OpenLedger и Тиру @MetisL2 обсудили сигналы здоровья в реальном времени, целостность данных и то, как децентрализованные системы обнаруживают сбои и злонамеренное поведение без централизованного контроля.

Обсуждение переместилось к происхождению данных, управлению и аудиту, поскольку системы ИИ переходят в корпоративные и регулируемые среды. Том Нго @MetisL2, Дэнни Лим @PundiAI и Сина Ямани @ActionModelAI обсудили, как команды отслеживают происхождение данных, создают аудиторские следы и балансируют более быстрое развитие ИИ с растущими требованиями регулирования — особенно по мере того, как системы становятся более автономными. Модератором выступил Брайан Новелл из Lagrange.

Том Нго @MetisL2 раскрыл проблемы доверия в централизованном ИИ – непрозрачное выполнение, слабая подлинность и несоответствующие стимулы. Основной аргумент: блокчейн предоставляет уровень доверия, но настоящий прогресс достигается за счет проверки самого выполнения модели с помощью криптографических доказательств, а не только за счет анкорирования данных в блокчейне.

Затем разговор перешел к тому, что нужно для интеграции AI в существующие рабочие процессы предприятий. Теренс Чоу @awscloud, Ян Горзны @Zircuit и Кай Гомес @swarms_corp обсудили, как перейти от экспериментов — навигация по устаревшим системам, данным в изоляции и внедрение агентного AI таким образом, чтобы улучшить процессы, не нарушая их. Модератором выступил Тиру @LazAINetwork.