Se o resultado da IA não puder ser verificado, ela é essencialmente um serviço de caixa preta.

Atualmente, muitas pessoas discutem infraestruturas de IA, mas assumem um pressuposto: que os resultados são confiáveis. A realidade é que os utilizadores não conseguem verificar se o raciocínio foi adulterado nem confirmar o percurso de execução.
@dgrid_ai propõe uma solução introduzindo uma camada de validação, através do Proof of Quality, permitindo que os nós verifiquem mutuamente os resultados do raciocínio. Caso haja erro, os ativos em staking são penalizados. Este design liga diretamente o custo do erro ao modelo económico.
A maior diferença em relação ao SaaS tradicional é que a confiança deixa de vir da marca e passa a depender da estrutura de jogo.
Do ponto de vista do desenvolvedor, esta rede parece mais uma camada de IA RPC, onde a chamada ao modelo não precisa de estar vinculada a uma plataforma específica, mas é roteada pela rede para o nó mais eficiente executar.
Claro que, para que este mecanismo funcione de forma estável em larga escala, ainda é preciso tempo para validar.
Mas, pelo menos, resolve um problema real: se a IA pode ou não tornar-se uma computação confiável, em vez de uma caixa preta de outputs.
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