L'AI ha un problema di fiducia e questo è più grande di output distorti o allucinazioni
I modelli possono cambiare le regole da un giorno all'altro, nascondere porte posteriori o eseguire codice che non puoi verificare
I pesi aperti non garantiscono nulla
La soluzione? Verificabilità.
Valutalo. Auditalo. Eseguilo su hardware verificabile.
Coordinati oltre un singolo punto di controllo.
Da "fidati di noi" → a "verifica tu stesso." Questo è il cambiamento, e la frontiera è qui.
L'AI ha un problema di fiducia. La verificabilità è la soluzione.
Il nostro GM di AI @nima_vaziri si è seduto con @a16z’s @alive_eth e @danboneh di @Stanford per mappare le più profonde linee di faglia nell'AI di oggi.
☁️ Modelli di cui non possiamo fidarci ☁️
I fornitori attuali possono censurare, chiudere o cambiare le regole da un giorno all'altro. L'addestramento esternalizzato nasconde porte di accesso. Anche i pesi "aperti" non dimostrano cosa stia realmente funzionando.
Fiducia. Porte di accesso. Scatole nere.
Il percorso da seguire è chiaro:
🔥 Valutazioni verificabili
🔥 Inferenze verificabili
🔥 TEE per integrità supportata dall'hardware
🔥 Infrastruttura oltre i singoli punti di controllo
🔥 Blockchain come strati di coordinamento per l'AI
Da "fidati di noi" a "verifica tu stesso."
Questo è il cambiamento. Questo è lo sblocco.
La frontiera è qui. I costruttori decidono cosa verrà dopo.
Crea e utilizza AI che sia allineata con i tuoi incentivi.
Timestamp:
00:00:00 Introduzione: Panoramica sull'Intersezione tra AI e Crypto
00:01:58 Quattro Principali Tendenze AI-Crypto
00:02:44 Gli Agenti AI Necessitano di Infrastruttura Finanziaria
00:04:03 Prova di Umanità: Combattere i Contenuti Generati dall'AI
00:04:17 Decentralizzazione delle Reti di Infrastruttura AI
00:04:44 Vita Sintetica: Agenti AI Autonomi
00:06:20 AI Verificabile
00:10:16 Numeri di Prestazione Attuali per le Prove AI
00:13:18 L'Era dell'Esperienza nell'Apprendimento AI
00:14:56 Agenti AI con Vita Propria
00:18:21 Equità Algoritmica e Modelli Verificabili
00:23:18 Privacy nell'AI: Ambienti di Esecuzione Fidati
00:25:47 Incentivo Economico per Modelli a Pesi Aperti
00:31:39 Problema di Attribuzione: Chi Viene Pagato per l'Addestramento dell'AI?
00:35:52 Provenienza e Autenticazione dei Contenuti (C2PA)
00:48:03 Sicurezza dell'AI: Trovare Sfruttamenti e Vulnerabilità
00:54:53 Applicazioni Educative: LLM come Partner di Apprendimento
00:58:29 Affidamento sugli LLM e Abilità Cognitive
01:03:57 Paura dei Fornitori di Contenuti per l'Addestramento degli LLM
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