AI面临信任问题，这个问题比偏见输出或幻觉更严重。
模型可以在一夜之间改变规则，隐藏后门，或运行你无法验证的代码。
开放权重并不能保证任何事情。
解决方案？可验证性。
评估它。审计它。在可证明的硬件上运行它。
在单一控制点之外进行协调。
从“相信我们”→到“自己验证”。这就是转变，前沿就在这里。
AI 存在信任问题。可验证性是解决方案。
我们的 AI GM @nima_vaziri 与 @a16z 的 @alive_eth 和 @Stanford 的 @danboneh 坐下来讨论今天 AI 中最深的断层线。
☁️ 我们无法信任的模型 ☁️
当前的提供者可以进行审查、关闭或在一夜之间改变规则。外包训练隐藏了后门。即使是“开放”的权重也无法证明实际运行的内容。
信任。后门。黑箱。
前进的道路是明确的：
🔥 可验证的评估
🔥 可验证的推理
🔥 硬件支持完整性的 TEE
🔥 超越单一控制点的基础设施
🔥 区块链作为 AI 的协调层
从“相信我们”到“自己验证”。
这就是转变。这就是解锁。
前沿就在这里。建设者决定接下来会发生什么。
创建和使用与您利益一致的 AI。
时间戳：
00:00:00 介绍：AI 与加密的交集概述
00:01:58 四大主要 AI-加密趋势
00:02:44 AI 代理需要金融基础设施
00:04:03 人类证明：对抗 AI 生成内容
00:04:17 去中心化 AI 基础设施网络
00:04:44 合成生命：自主 AI 代理
00:06:20 可验证的 AI
00:10:16 当前 AI 证明的性能数据
00:13:18 AI 学习中的体验时代
00:14:56 AI 代理拥有自己的生命
00:18:21 算法公平性与可验证模型
00:23:18 AI 中的隐私：受信执行环境
00:25:47 开放权重模型的经济激励
00:31:39 归属问题：谁为 AI 训练付费？
00:35:52 内容来源与认证 (C2PA)
00:48:03 AI 安全：寻找漏洞与弱点
00:54:53 教育应用：LLMs 作为学习伙伴
00:58:29 对 LLMs 和认知能力的依赖
01:03:57 内容提供者对 LLM 训练的恐惧
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