AI 不再只是回答問題了 - 它正在採取行動。訂票。寫代碼。進行研究。甚至管理其他 AI。 我們不再問「AI 能做什麼？」 我們在問「我們如何信任它所做的事情？」

這就是可驗證的 AI 的用武之地。 我們不再假設 AI 做了正確的事情 - 我們可以證明它。 每次數據提取、模型運行或代理行動都會留下加密收據。 證明 > 承諾。

Sui Stack 是這個的基礎 - 一個可驗證的 AI 控制平面。 一個為 AI 系統提供信任層的系統，記錄： ✅ 使用了哪些數據 ✅ 是否遵循了同意 ✅ 它是如何執行的

它由四個組件組成： 🪩 海象 - 用可驗證的 ID 錨定數據 🔐 海豹 - 強制執行訪問和同意 ⚙️ 螺旋槳 - 在受信任的區域運行工作負載 🔗 Sui - 在鏈上記錄所有內容 它們共同使 AI 具有可證明性。

範例 👇 您的 AI 助手預訂航班： - 檢查訪問權限 (Seal) - 獲取您的同步日曆數據和偏好 (Walrus) - 在安全區域執行預訂 (Nautilus) - 在鏈上記錄證明 (Sui)

現在你知道代理人已經在獲得同意的情況下使用了你的數據，並且預訂過程是防篡改且可驗證的。

這遠不止於聊天機器人。 它適用於： 🤖 機器人艦隊 📊 AI 研究 🧩 多代理系統 📡 分析網絡 每個行動都可驗證。每次訪問都可審計。

對於企業來說，這將合規性從一個麻煩變成一個優勢。 想像一下，向監管機構或客戶證明你的AI僅使用授權數據並自動遵循每一條規則。 這就是作為一個特性的信任。

對於開發者來說，這意味著： - 自我驗證行動的代理 - 每個租戶授權的模型 - 無減速的透明系統 可驗證的 AI 不是科幻小說 - 這只是智能設計。