У ИИ есть проблема доверия. Проверяемость — это решение. Наш GM по ИИ @nima_vaziri встретился с @a16z’s @alive_eth и @danboneh из @Stanford, чтобы обозначить самые глубокие трещины в ИИ сегодня. ☁️ Модели, которым мы не можем доверять ☁️ Текущие провайдеры могут цензурировать, закрывать или менять правила за ночь. Аутсорсинговое обучение скрывает бэкдоры. Даже "открытые" веса не доказывают, что на самом деле работает. Доверие. Бэкдоры. Черные ящики. Путь вперед ясен: 🔥 Проверяемые оценки 🔥 Проверяемая интерпретация 🔥 TEEs для аппаратной целостности 🔥 Инфраструктура за пределами единственных точек контроля 🔥 Блокчейны как слои координации для ИИ От "доверяйте нам" к "проверьте сами". Вот в чем суть. Вот в чем разгадка. Граница здесь. Строители решают, что будет дальше. Создавайте и используйте ИИ, который соответствует вашим интересам. Временные метки: 00:00:00 Введение: Обзор пересечения ИИ и криптовалют 00:01:58 Четыре основных тренда ИИ и криптовалют 00:02:44 ИИ-агенты нуждаются в финансовой инфраструктуре 00:04:03 Доказательство человечности: борьба с контентом, сгенерированным ИИ 00:04:17 Децентрализация сетей инфраструктуры ИИ 00:04:44 Синтетическая жизнь: автономные ИИ-агенты 00:06:20 Проверяемый ИИ 00:10:16 Текущие показатели производительности для доказательств ИИ 00:13:18 Эра опыта в обучении ИИ 00:14:56 ИИ-агенты, имеющие свою жизнь 00:18:21 Алгоритмическая справедливость и проверяемые модели 00:23:18 Конфиденциальность в ИИ: доверенные среды выполнения 00:25:47 Экономический стимул для моделей с открытыми весами 00:31:39 Проблема атрибуции: кто получает оплату за обучение ИИ? 00:35:52 Происхождение контента и аутентификация (C2PA) 00:48:03 Безопасность ИИ: поиск уязвимостей и эксплойтов 00:54:53 Образовательные приложения: LLM как партнер по обучению 00:58:29 Зависимость от LLM и когнитивные способности 01:03:57 Страх поставщиков контента перед обучением LLM