A IA tem um problema de confiança e é maior do que saídas tendenciosas ou alucinações
Os modelos podem mudar regras da noite para o dia, esconder portas dos fundos ou executar código que você não pode verificar
Pesos abertos não garantem nada
A solução? Verificabilidade.
Avalie. Audite. Execute em hardware comprovável.
Coordene além de um único ponto de controle.
De "confie em nós" → para "verifique você mesmo." Essa é a mudança, e a fronteira está aqui.
A IA tem um problema de confiança. A verificabilidade é a solução.
O nosso GM de IA @nima_vaziri sentou-se com @a16z’s @alive_eth e @danboneh da @Stanford para mapear as falhas mais profundas na IA hoje.
☁️ Modelos em que não podemos confiar ☁️
Os fornecedores atuais podem censurar, desligar ou mudar as regras da noite para o dia. O treinamento terceirizado esconde portas dos fundos. Mesmo os pesos "abertos" não provam o que está realmente em funcionamento.
Confiança. Portas dos fundos. Caixas pretas.
O caminho a seguir é claro:
🔥 Avaliações verificáveis
🔥 Inferência verificável
🔥 TEEs para integridade suportada por hardware
🔥 Infraestrutura além de pontos únicos de controle
🔥 Blockchains como camadas de coordenação para IA
De "confie em nós" para "verifique você mesmo."
Essa é a mudança. Essa é a chave.
A fronteira está aqui. Os construtores decidem o que vem a seguir.
Crie e use IA que esteja alinhada com seus incentivos.
Timestamps:
00:00:00 Introdução: Visão Geral da Interseção entre IA e Cripto
00:01:58 Quatro Principais Tendências de IA-Cripto
00:02:44 Agentes de IA Precisam de Infraestrutura Financeira
00:04:03 Prova de Humanidade: Combatendo Conteúdo Gerado por IA
00:04:17 Descentralizando Redes de Infraestrutura de IA
00:04:44 Vida Sintética: Agentes de IA Autônomos
00:06:20 IA Verificável
00:10:16 Números de Desempenho Atuais para Provas de IA
00:13:18 A Era da Experiência na Aprendizagem de IA
00:14:56 Agentes de IA Tendo Vida Própria
00:18:21 Justiça Algorítmica & Modelos Verificáveis
00:23:18 Privacidade em IA: Ambientes de Execução Confiáveis
00:25:47 Incentivo Econômico para Modelos de Pesos Abertos
00:31:39 Problema de Atribuição: Quem Recebe pelo Treinamento de IA?
00:35:52 Proveniência de Conteúdo & Autenticação (C2PA)
00:48:03 Segurança em IA: Encontrando Exploits & Vulnerabilidades
00:54:53 Aplicações Educacionais: LLMs como Parceiro de Aprendizagem
00:58:29 Dependência de LLMs e Habilidades Cognitivas
01:03:57 Medo dos Fornecedores de Conteúdo em Relação ao Treinamento de LLMs
8,07 mil
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