AI hat ein Vertrauensproblem. Überprüfbarkeit ist die Lösung. Unser GM von AI @nima_vaziri hat sich mit @a16z’s @alive_eth und @danboneh von @Stanford zusammengesetzt, um die tiefsten Bruchlinien in der AI von heute zu kartieren. ☁️ Modelle, denen wir nicht vertrauen können ☁️ Aktuelle Anbieter können zensieren, abschalten oder die Regeln über Nacht ändern. Ausgelagerte Schulungen verbergen Hintertüren. Selbst "offene" Gewichte beweisen nicht, was tatsächlich läuft. Vertrauen. Hintertüren. Schwarze Kästen. Der Weg nach vorne ist klar: 🔥 Überprüfbare Bewertungen 🔥 Überprüfbare Inferenz 🔥 TEEs für hardwaregestützte Integrität 🔥 Infrastruktur jenseits einzelner Kontrollpunkte 🔥 Blockchains als Koordinationsschichten für AI Von "vertraue uns" zu "überprüfe selbst." Das ist der Wandel. Das ist der Schlüssel. Die Grenze ist hier. Die Entwickler entscheiden, was als Nächstes kommt. Erstelle und nutze AI, die mit dir incentiviert ausgerichtet ist. Zeitstempel: 00:00:00 Einführung: Überblick über die Schnittstelle von AI & Krypto 00:01:58 Vier große AI-Krypto-Trends 00:02:44 AI-Agenten benötigen finanzielle Infrastruktur 00:04:03 Proof of Humanity: Bekämpfung von AI-generierten Inhalten 00:04:17 Dezentralisierung von AI-Infrastruktur-Netzwerken 00:04:44 Synthetisches Leben: Autonome AI-Agenten 00:06:20 Überprüfbare AI 00:10:16 Aktuelle Leistungszahlen für AI-Beweise 00:13:18 Die Ära der Erfahrung im AI-Lernen 00:14:56 AI-Agenten, die ein eigenes Leben führen 00:18:21 Algorithmische Fairness & überprüfbare Modelle 00:23:18 Datenschutz in AI: Vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen 00:25:47 Wirtschaftlicher Anreiz für offene Gewichtmodelle 00:31:39 Attributionsproblem: Wer wird für das AI-Training bezahlt? 00:35:52 Inhaltsherkunft & Authentifizierung (C2PA) 00:48:03 AI-Sicherheit: Finden von Exploits & Schwachstellen 00:54:53 Bildungsanwendungen: LLMs als Lernpartner 00:58:29 Abhängigkeit von LLMs und kognitiven Fähigkeiten 01:03:57 Angst der Inhaltsanbieter vor LLM-Training