AI har et tillitsproblem. Etterprøvbarhet er løsningen. Vår GM for AI @nima_vaziri satt seg ned med @a16z @alive_eth og @danboneh av @Stanford for å kartlegge de dypeste forkastningslinjene i AI i dag. ☁️ Modeller vi ikke kan stole på ☁️ Nåværende leverandører kan sensurere, stenge eller endre regler over natten. Outsourcet opplæring skjuler bakdører. Selv "åpne" vekter beviser ikke hva som faktisk løper. Tillit. Bakdører. Svarte bokser. Veien videre er klar: 🔥 Verifiserbare vurderinger 🔥 Verifiserbar slutning 🔥 TEE-er for maskinvarestøttet integritet 🔥 Infra utover enkle kontrollpunkter 🔥 Blokkjeder som koordineringslag for AI Fra «stol på oss» til «verifisere deg selv». Det er skiftet. Det er opplåsingen. Grensen er her. Byggherrene bestemmer hva som kommer videre. Opprett og bruk kunstig intelligens som er insentiv tilpasset deg. Tidsstempler: 00:00:00 Introduksjon: Oversikt over skjæringspunktet mellom AI og krypto 00:01:58 Fire store AI-kryptotrender 00:02:44 AI-agenter trenger finansiell infrastruktur 00:04:03 Proof of Humanity: Bekjempelse av AI-generert innhold 00:04:17 Desentralisering av AI-infrastrukturnettverk 00:04:44 Syntetisk liv: Autonome AI-agenter 00:06:20 Verifiserbar AI 00:10:16 Gjeldende ytelsestall for AI-bevis 00:13:18 Epoken med erfaring innen AI-læring 00:14:56 AI-agenter har sitt eget liv 00:18:21 Algoritmisk rettferdighet og verifiserbare modeller 00:23:18 Personvern i AI: Klarerte utførelsesmiljøer 00:25:47 Økonomisk insentiv for modeller med åpen vekt 00:31:39 Attribusjonsproblem: Hvem får betalt for AI-opplæring? 00:35:52 Innholdsopprinnelse og autentisering (C2PA) 00:48:03 AI-sikkerhet: Finne utnyttelser og sårbarheter 00:54:53 Utdanningsapplikasjoner: LLM-er som læringspartner 00:58:29 Avhengighet av LLM-er og kognitive evner 01:03:57 Innholdsleverandørers frykt for LLM-opplæring