AI đang gặp vấn đề về lòng tin. Khả năng xác minh là giải pháp. Giám đốc điều hành AI của chúng tôi @nima_vaziri đã ngồi lại với @a16z’s @alive_eth và @danboneh của @Stanford để vạch ra những điểm yếu sâu sắc nhất trong AI ngày nay. ☁️ Các mô hình mà chúng ta không thể tin tưởng ☁️ Các nhà cung cấp hiện tại có thể kiểm duyệt, ngừng hoạt động hoặc thay đổi quy tắc qua đêm. Đào tạo thuê ẩn giấu các lỗ hổng. Ngay cả trọng số "mở" cũng không chứng minh được những gì thực sự đang chạy. Lòng tin. Lỗ hổng. Hộp đen. Con đường phía trước là rõ ràng: 🔥 Đánh giá có thể xác minh 🔥 Suy diễn có thể xác minh 🔥 TEEs cho tính toàn vẹn dựa trên phần cứng 🔥 Hạ tầng vượt ra ngoài các điểm kiểm soát đơn lẻ 🔥 Blockchain như các lớp phối hợp cho AI Từ "hãy tin chúng tôi" đến "hãy tự xác minh." Đó là sự chuyển mình. Đó là chìa khóa mở. Biên giới đã ở đây. Những người xây dựng quyết định điều gì sẽ đến tiếp theo. Tạo ra và sử dụng AI mà có động lực phù hợp với bạn. Thời gian: 00:00:00 Giới thiệu: Tổng quan về giao điểm AI & Crypto 00:01:58 Bốn xu hướng chính AI-Crypto 00:02:44 Các tác nhân AI cần hạ tầng tài chính 00:04:03 Chứng minh nhân loại: Đấu tranh với nội dung do AI tạo ra 00:04:17 Phi tập trung hóa mạng lưới hạ tầng AI 00:04:44 Cuộc sống tổng hợp: Các tác nhân AI tự động 00:06:20 AI có thể xác minh 00:10:16 Các số liệu hiệu suất hiện tại cho các chứng minh AI 00:13:18 Kỷ nguyên trải nghiệm trong học tập AI 00:14:56 Các tác nhân AI có cuộc sống riêng 00:18:21 Công bằng thuật toán & Các mô hình có thể xác minh 00:23:18 Quyền riêng tư trong AI: Môi trường thực thi đáng tin cậy 00:25:47 Động lực kinh tế cho các mô hình trọng số mở 00:31:39 Vấn đề phân bổ: Ai được trả tiền cho việc đào tạo AI? 00:35:52 Nguồn gốc nội dung & Xác thực (C2PA) 00:48:03 An ninh AI: Tìm kiếm lỗ hổng & Điểm yếu 00:54:53 Ứng dụng giáo dục: LLMs như đối tác học tập 00:58:29 Sự phụ thuộc vào LLMs và khả năng nhận thức 01:03:57 Nỗi sợ hãi của các nhà cung cấp nội dung về việc đào tạo LLMs