⬛◼️⬛◼️⬛◼️⬛----🍜 最近我猫 --- 小乌冬生病了，我一口气看了四个医生，四个说法都不一样，去看个咳，突然又说骨出问题，搞得我整个人很乱、很担心，后来我就一直问 AI ，把症状、照片都丢给它，请它帮我列出「所有可能」，不是要它当医生，是想先把选项摊开，这样回诊时我可以追问医生这些可能性，因为很多时候，你不主动问医生「会不会是 XXX？」，他就不会往那个方向想。 ╭─────✦✦─⋆⋅☆⋅⋆───╮ 这段经历让我更清楚一件事，现在的 AI 很好用，但还是没完全放心，我好想要一个值得信任的 宠物医生AI，所以 @Mira_Network 真的是我非常期待的 AI，这样宠物有什么状况，自己都可以先大概了解一下再跟医生说😉 然后如果 AI 不是助手，它是一个帮你做研究写企划，另一个替你进会议做决策，第三个在跑市场测试、谈合约，这根本就是能力被乘法放大，但要跨到这一步，先决条件只有三个字：要可靠 !!! 我把它想成医疗现场的三件事： 🔸可靠性：像临床上要能「稳稳做对」，而不是偶尔惊喜、偶尔乱来。 🔸记忆：要记得个案史与上下文，不是每次都从零开始问同样问题。 🔸隐私：既然要替我行动，就得非常确保我的个资与偏好不被滥用。 这三关过不了，所谓「自主智慧」就只是好听而已 ╭─────✦✦─⋆⋅☆⋅⋆───╮ @MiraNetworkCN 切入的，就是这个最硬的第一关：可靠性，它把「验证」做成制度与基础设施，我的理解是两层意思： 🔹多模型共识 ≈ 多科会诊 不要只听单一模型（像不要听单一医生）的判断一样，令不同模型、不同资料观点交叉比对，缩小错误空间，把易错的部分在流程上被抓出来、被交叉确认。 🔹去中心化验证 ≈ 把风险分散 让验证流程能被独立观察、制衡，降低失误+偏见的风险，高风险场景（法律、医疗、金融）才有机会真的把部分决策交给 AI 去跑。 ╭─────✦✦─⋆⋅☆⋅⋆───╮ #Mira 像是在把「会诊制度 + 病历系统 + 风险控管」包在一起，等这套够稳，我们就敢付更多任务自动跑起来，没有验证，谈自主都是空，有了验证，自主才算开始。 回到我家猫，现在我依然会用 AI 来整理症状、生成追问清单，然后带着这份可能性的 list 去看医生，但要到我放心它去替我做决定东西的那一天，中间的可靠性，还是非常需要的，@Mira_Network 做的就是可靠性了。 所以从「Baby AI」走到「Autonomous Intelligence」，真正的关键是我们终于有了能信的验证层 我现在用久了 AI ，我真正需要的很简单，真的需要一个能被信任的 AI，所以我真非常期待 @Mira_Network 的日后发展。 好啦，讲到这里，我要去喂小乌冬药啦~😽 @KaitoAI #KAITO