Ngày 30 tháng 12 🌕 tối 🤔 Cùng nhắm đến độ tin cậy của AI, nhưng hai dự án Web3 AI lại đi theo hai con đường hoàn toàn khác nhau! Một dựa vào bỏ phiếu tập thể, một dựa vào chứng cứ toán học, đằng sau là sự khác biệt trong logic cơ bản về niềm tin! @miranetwork chủ trương tư tưởng công chứng: không xây dựng mô hình phức tạp hơn, mà là tách kết luận AI thành từng tuyên bố nhỏ có thể xác minh, đưa cho mạng lưới phi tập trung kiểm tra chéo, kiên quyết chứng minh trước, hành động sau. Giống như việc để một nhóm chuyên gia tập thể xem xét câu trả lời của AI, đảm bảo kết quả đáng tin cậy, không ai có thể can thiệp, từ nguồn gốc bịt kín lỗ hổng đầu ra của AI. Trong khi đó, hệ thống Autonometrics của @inference_labs lại trang bị cho AI một thiết bị ghi âm đen: Mỗi quyết định của AI sẽ để lại dấu vết mã hóa, không thể thay đổi, ngay cả khi tự thực hiện nhiệm vụ, toàn bộ quá trình cũng có thể được kiểm toán và truy ngược, trách nhiệm rõ ràng. Điều này trực tiếp giải quyết vấn đề trách nhiệm trong ứng dụng AI ở các lĩnh vực rủi ro cao (như tài chính, y tế), khi có sự cố có thể xác định chính xác trách nhiệm. 🚀 Trong mười năm qua, sự cạnh tranh của AI tập trung vào tham số mô hình, sức mạnh tính toán và thuật toán, nhưng khi AI bước vào giai đoạn ứng dụng quy mô lớn, độ tin cậy và mức độ tin cậy đã trở thành nút thắt cản trở sự phát triển của nó. 🚀 Người dùng không còn hài lòng với việc AI có thể làm việc, mà còn quan tâm đến việc liệu những gì AI làm có đáng tin cậy hay không và ai sẽ chịu trách nhiệm khi có sự cố. Hai dự án này đang khám phá, chính là dấu hiệu cho hướng phát triển của AI thế hệ tiếp theo: từ việc theo đuổi sự thông minh hơn chuyển sang theo đuổi sự tin cậy hơn. 🚀 Ai có thể xây dựng cơ chế tin cậy hiệu quả hơn, phổ quát hơn, phù hợp với nhu cầu của các tình huống khác nhau, người đó sẽ chiếm ưu thế trong việc thiết lập quy tắc trong sự phối hợp giữa AI và xã hội loài người. #InferenceLabs @MiraNetworkCN @KaitoAI