L'IA a un problème de confiance et c'est plus grand que des résultats biaisés ou des hallucinations
Les modèles peuvent changer les règles du jour au lendemain, cacher des portes dérobées ou exécuter du code que vous ne pouvez pas vérifier
Des poids ouverts ne garantissent rien
La solution ? La vérifiabilité.
Évaluez-le. Auditez-le. Exécutez-le sur du matériel vérifiable.
Coordonnez-le au-delà d'un point de contrôle unique.
De "faites-nous confiance" → à "vérifiez par vous-même." C'est le changement, et la frontière est ici.
L'IA a un problème de confiance. La vérifiabilité est la solution.
Notre GM de l'IA @nima_vaziri s'est assis avec @a16z’s @alive_eth et @danboneh de @Stanford pour cartographier les lignes de faille les plus profondes de l'IA aujourd'hui.
☁️ Modèles auxquels nous ne pouvons pas faire confiance ☁️
Les fournisseurs actuels peuvent censurer, fermer ou changer les règles du jour au lendemain. La formation externalisée cache des portes dérobées. Même les poids « ouverts » ne prouvent pas ce qui fonctionne réellement.
Confiance. Portes dérobées. Boîtes noires.
Le chemin à suivre est clair :
🔥 Évaluations vérifiables
🔥 Inférences vérifiables
🔥 TEEs pour l'intégrité soutenue par le matériel
🔥 Infra au-delà des points de contrôle uniques
🔥 Blockchains comme couches de coordination pour l'IA
De « faites-nous confiance » à « vérifiez par vous-même ».
C'est le changement. C'est le déverrouillage.
La frontière est ici. Les bâtisseurs décident de ce qui vient ensuite.
Créez et utilisez une IA qui est alignée sur vos incitations.
Horodatages :
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