A IA está começando a funcionar como um sistema autônomo. Mas se a IA está gerando seus próprios dados e evoluindo seu próprio comportamento, como podemos garantir que ela permaneça alinhada com a intenção humana?
Em nosso New York College Tour, @DMSKwak (@LazAINetwork & @MetisL2) argumentou que o principal desafio é o alinhamento de dados. Os dados não apenas registram mais a realidade, mas moldam a própria inteligência. À medida que os agentes de IA ganham liberdade para agir, a dificuldade de limpar e restringir os dados de treinamento cresce exponencialmente, especialmente quando a IA começa a produzir seus próprios dados. Sem novas salvaguardas, a deriva e a alucinação tornam-se inevitáveis.
Em sua apresentação, Daniel apresenta a abordagem da LazAI: pipelines de dados verificados (usando provas TEEs + ZK), tokens de ancoragem de dados para vincular ativos de IA off-chain ao estado on-chain e DAOs centrados no indivíduo para governar cada conjunto de dados, modelo ou agente.
Parece complicado, mas a ideia raiz é simples: se a IA é autônoma, devemos verificar não apenas seus resultados, mas também os dados e as políticas que os impulsionam.
Mergulhe na apresentação completa de Daniel para entender a solução em detalhes:
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