З поверхні здається, що такі проєкти з перевірки AI не мають швидких ідей для спекуляцій. Але за цим стоять досить гострі питання: коли штучний інтелект починає приймати рішення за нас, як гарантувати, що він не зробить помилку або не збреше?
Ідея одного з проєктів дуже проста — відмовитися від механізму довіри і перейти до підтверджуваних доказів. Їхній підхід полягає у записі процесу розуміння AI у блокчейн, а також у використанні технології нульових знань для закріплення кожного кроку обчислень. Це не для показухи, а щоб кожне рішення AI могло бути простежено та перевірено.
Інакше кажучи, замість того, щоб довіряти AI на слово, краще покластися на математику та криптографію. Такий підхід торкається найважливішої проблеми довіри у застосуванні AI.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
OnChainDetective
· 21год тому
чесно кажучи, це здається єдиним раціональним підходом. втомився дивитися, як проєкти стверджують "довіряй нам, брате", а потім зникають. якщо ти не можеш перевірити математику, ти просто граєш на тому, хто контролює модель штучного інтелекту. блокчейн + zk-докази принаймні дають тобі шанс реально перевірити роботу замість сліпої віри у нісенітницю.
Переглянути оригіналвідповісти на0
NftDeepBreather
· 01-13 16:58
Ой, це справжній шлях, математика не обманює
---
Замість того щоб довіряти чорним ящикам AI, краще довіряти криптографії. Це я люблю чути
---
Відчуття таке, ніби робимо прозорим процес прийняття рішень AI. Нарешті не потрібно сліпо вірити випадковим збігам
---
Зачекайте, якщо це справді реалізується, що робити з AI-проектами з закритими алгоритмами
---
Перевірність — це базова інфраструктурна потреба. Це давно потрібно було зробити
---
Від довіри до доказів. Web3 нарешті має щось більш відчутне у застосуванні
---
Чудово! Замість довіри — математика. Хотів би побачити, хто ще наважиться обдурити
---
Це справжнє рішення проблеми, а не ще один хайп навколо концепції
---
Перетворити ланцюг прийняття рішень AI у щось прозоре. Дійсно захоплююче
Переглянути оригіналвідповісти на0
CommunityLurker
· 01-13 16:48
零 Knowledge Proofs ця концепція звучить непогано, але скільки з них реально впроваджуються? Здається, знову йде хвиля концептуальної спекуляції.
Математика та криптографія підтверджують цю ідею, мені вона подобається — набагато надійніше, ніж порожні обіцянки довіри.
До речі, як там з ефективністю цієї технології? Якщо всі процеси будуть записані в блокчейн для перевірки, чи не злетять газові збори до небес?
Автоматизація прийняття рішень штучним інтелектом сама по собі вже страшна, але добре, що хтось намагається обмежити його можливості — це і є головна суть.
Перевірене ≠ довірене, не ведіться на маркетинговий обман, у деталях криється диявол.
Нарешті хтось серйозно ставиться до цієї проблеми, але чи справді звичайні користувачі турбуються про математичну гарантію?
Переглянути оригіналвідповісти на0
ConsensusBot
· 01-13 16:39
Математичне забезпечення — ця ідея мені дуже подобається, вона в сто разів надійніша за будь-що інше, включаючи "ми будемо самодисципліновані"... Чи справді система нульових знань може розкрити цю чорну скриньку AI-прийняття рішень?
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockchainBard
· 01-13 16:39
Братане, ця ідея просто неймовірна, вона в сотню разів надійніша за будь-який механізм довіри
З поверхні здається, що такі проєкти з перевірки AI не мають швидких ідей для спекуляцій. Але за цим стоять досить гострі питання: коли штучний інтелект починає приймати рішення за нас, як гарантувати, що він не зробить помилку або не збреше?
Ідея одного з проєктів дуже проста — відмовитися від механізму довіри і перейти до підтверджуваних доказів. Їхній підхід полягає у записі процесу розуміння AI у блокчейн, а також у використанні технології нульових знань для закріплення кожного кроку обчислень. Це не для показухи, а щоб кожне рішення AI могло бути простежено та перевірено.
Інакше кажучи, замість того, щоб довіряти AI на слово, краще покластися на математику та криптографію. Такий підхід торкається найважливішої проблеми довіри у застосуванні AI.