L'AI ha un problema di fiducia e questo è più grande di output distorti o allucinazioni I modelli possono cambiare le regole da un giorno all'altro, nascondere porte posteriori o eseguire codice che non puoi verificare I pesi aperti non garantiscono nulla La soluzione? Verificabilità. Valutalo. Auditalo. Eseguilo su hardware verificabile. Coordinati oltre un singolo punto di controllo. Da "fidati di noi" → a "verifica tu stesso." Questo è il cambiamento, e la frontiera è qui.
L'AI ha un problema di fiducia. La verificabilità è la soluzione. Il nostro GM di AI @nima_vaziri si è seduto con @a16z’s @alive_eth e @danboneh di @Stanford per mappare le più profonde linee di faglia nell'AI di oggi. ☁️ Modelli di cui non possiamo fidarci ☁️ I fornitori attuali possono censurare, chiudere o cambiare le regole da un giorno all'altro. L'addestramento esternalizzato nasconde porte di accesso. Anche i pesi "aperti" non dimostrano cosa stia realmente funzionando. Fiducia. Porte di accesso. Scatole nere. Il percorso da seguire è chiaro: 🔥 Valutazioni verificabili 🔥 Inferenze verificabili 🔥 TEE per integrità supportata dall'hardware 🔥 Infrastruttura oltre i singoli punti di controllo 🔥 Blockchain come strati di coordinamento per l'AI Da "fidati di noi" a "verifica tu stesso." Questo è il cambiamento. Questo è lo sblocco. La frontiera è qui. I costruttori decidono cosa verrà dopo. Crea e utilizza AI che sia allineata con i tuoi incentivi. Timestamp: 00:00:00 Introduzione: Panoramica sull'Intersezione tra AI e Crypto 00:01:58 Quattro Principali Tendenze AI-Crypto 00:02:44 Gli Agenti AI Necessitano di Infrastruttura Finanziaria 00:04:03 Prova di Umanità: Combattere i Contenuti Generati dall'AI 00:04:17 Decentralizzazione delle Reti di Infrastruttura AI 00:04:44 Vita Sintetica: Agenti AI Autonomi 00:06:20 AI Verificabile 00:10:16 Numeri di Prestazione Attuali per le Prove AI 00:13:18 L'Era dell'Esperienza nell'Apprendimento AI 00:14:56 Agenti AI con Vita Propria 00:18:21 Equità Algoritmica e Modelli Verificabili 00:23:18 Privacy nell'AI: Ambienti di Esecuzione Fidati 00:25:47 Incentivo Economico per Modelli a Pesi Aperti 00:31:39 Problema di Attribuzione: Chi Viene Pagato per l'Addestramento dell'AI? 00:35:52 Provenienza e Autenticazione dei Contenuti (C2PA) 00:48:03 Sicurezza dell'AI: Trovare Sfruttamenti e Vulnerabilità 00:54:53 Applicazioni Educative: LLM come Partner di Apprendimento 00:58:29 Affidamento sugli LLM e Abilità Cognitive 01:03:57 Paura dei Fornitori di Contenuti per l'Addestramento degli LLM
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