⬛◼️⬛◼️⬛◼️⬛----🍜 最近我貓 --- 小烏冬生病了，我一口氣看了四個醫生，四個說法都不一樣，去看個咳，突然又說骨出問題，搞得我整個人很亂、很擔心，後來我就一直問 AI ，把症狀、照片都丟給它，請它幫我列出「所有可能」，不是要它當醫生，是想先把選項攤開，這樣回診時我可以追問醫生這些可能性，因為很多時候，你不主動問醫生「會不會是 XXX？」，他就不會往那個方向想。 ╭─────✦✦─⋆⋅☆⋅⋆───╮ 這段經歷讓我更清楚一件事，現在的 AI 很好用，但還是沒完全放心，我好想要一個值得信任的 寵物醫生AI，所以 @Mira_Network 真的是我非常期待的 AI ，這樣寵物有什麼狀況，自己都可以先大概了解一下再跟醫生說😉 然後如果 AI 不是助手，它是一個幫你做研究寫企劃，另一個替你進會議做決策，第三個在跑市場測試、談合約，這根本就是能力被乘法放大，但要跨到這一步，先決條件只有三個字：要可靠 !!! 我把它想成醫療現場的三件事： 🔸可靠性：像臨床上要能「穩穩做對」，而不是偶爾驚喜、偶爾亂來。 🔸記憶：要記得個案史與上下文，不是每次都從零開始問同樣問題。 🔸隱私：既然要替我行動，就得非常確保我的個資與偏好不被濫用。 這三關過不了，所謂「自主智慧」就只是好聽而已 ╭─────✦✦─⋆⋅☆⋅⋆───╮ @MiraNetworkCN 切入的，就是這個最硬的第一關：可靠性，它把「驗證」做成制度與基礎設施，我的理解是兩層意思： 🔹多模型共識 ≈ 多科會診 不要只聽單一模型（像不要聽單一醫生）的判斷一樣，令不同模型、不同資料觀點交叉比對，縮小錯誤空間，把易錯的部分在流程上被抓出來、被交叉確認。 🔹去中心化驗證 ≈ 把風險分散 讓驗證流程能被獨立觀察、制衡，降低失誤+偏見的風險，高風險場景（法律、醫療、金融）才有機會真的把部分決策交給 AI 去跑。 ╭─────✦✦─⋆⋅☆⋅⋆───╮ #Mira 像是在把「會診制度 + 病歷系統 + 風險控管」包在一起，等這套夠穩，我們就敢付更多任務自動跑起來，沒有驗證，談自主都是空，有了驗證，自主才算開始。 回到我家貓，現在我依然會用 AI 來整理症狀、生成追問清單，然後帶著這份可能性的 list 去看醫生，但要到我放心它去替我做決定東西的那一天，中間的可靠性，還是非常需要的，@Mira_Network 做的就是可靠性了。 所以從「Baby AI」走到「Autonomous Intelligence」，真正的關鍵是我們終於有了能信的驗證層 我現在用久了 AI ，我真正需要的很簡單，真的需要一個能被信任的 AI，所以我真非常期待 @Mira_Network 的日後發展。 好啦，講到這裡，我要去餵小烏冬藥啦~😽 @KaitoAI #KAITO