30 de diciembre 🌕 por la noche 🤔 Aunque ambos apuntan a la fiabilidad de la IA, los dos grandes proyectos de Web3 AI han tomado caminos completamente diferentes. Uno se basa en votación colectiva, el otro en pruebas matemáticas, y detrás de esto hay diferencias en la lógica subyacente de la confianza. @miranetwork se centra en la idea de la notarización: no se trata de crear modelos más complejos, sino de descomponer las conclusiones de la IA en pequeñas declaraciones verificables, que se envían a una red descentralizada para su verificación cruzada, insistiendo en probar primero y actuar después. Es como hacer que un grupo de expertos revise colectivamente las respuestas de la IA, asegurando que los resultados sean confiables y que nadie pueda manipularlos, cerrando las brechas en la salida de la IA desde la fuente. Por otro lado, el sistema Autonometrics de @inference_labs ha equipado a la IA con una caja negra registradora: cada decisión que toma la IA deja un rastro encriptado e inalterable, incluso si ejecuta tareas de forma autónoma, todo el proceso puede ser auditado y rastreado, con responsabilidades claras. Esto resuelve directamente el problema de la rendición de cuentas en aplicaciones de IA en áreas de alto riesgo (como finanzas y salud), permitiendo localizar con precisión la responsabilidad en caso de problemas. 🚀 En la última década, la competencia en IA se ha centrado en parámetros de modelos, potencia de cálculo y algoritmos, pero a medida que la IA entra en una fase de aplicación a gran escala, la fiabilidad y el nivel de confianza se han convertido en los principales cuellos de botella que limitan su desarrollo. 🚀 Los usuarios ya no se conforman con que la IA pueda hacer cosas, sino que se preocupan más por si lo que hace la IA es confiable y quién es responsable si algo sale mal. La exploración de estos dos proyectos presagia precisamente la dirección del desarrollo de la próxima generación de IA: de buscar ser más inteligente a buscar ser más confiable. 🚀 Quien pueda construir un mecanismo de confianza más eficiente, más universal y más acorde a las necesidades de diferentes escenarios, podrá ocupar la posición dominante en la formulación de reglas en la colaboración entre la IA y la sociedad humana. #InferenceLabs @MiraNetworkCN @KaitoAI