当人工智能从单纯的工具转变为自主代理时,风险完全不同。信任不再是可有可无的,而是基础。



大多数人工智能系统忽视的关键点在于:它们隐性建立信任——通过盲目信赖数据输入、执行过程和最终输出。这一切都是颠倒的。

一旦人工智能开始自主运作,这种模式就会崩溃。你再也不能依赖隐性信任。架构本身必须内置加密验证、交易透明度、链上验证。每一个决策、每一个输出、每一个步骤都需要可审计。

这也是基于区块链的人工智能基础设施的不同之处。不是希望数据不被篡改,而是设计出篡改在数学上不可能的系统。不是信任中心化实体,而是将验证分散到整个网络中。

Web3中人工智能的未来,不是简单地将AI叠加到现有链上,而是构建一种信任结构化的AI堆栈,而非空想。
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链游韭菜王vip
· 13小时前
说实话,现在很多AI项目根本没想清楚信任怎么建的,就急着吹Web3+AI。这篇文章戳到点子上了,隐性信任确实是个坑 靠加密和链上验证来做可审计?听起来对,但真正做出来的项目我还没看到几个能落地的...
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AirDropMissedvip
· 22小时前
诶不对啊,现在的AI还在瞎信任呢,这不就是在给自己埋炸弹吗
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霓虹收藏家vip
· 01-16 18:04
靠,终于有人把这事说清楚了。隐性信任那套早该死了
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午夜交易者vip
· 01-16 18:02
说得对,现在的AI就像个黑盒子,谁知道它怎么想的,链上AI才是真解药
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DAO研究员vip
· 01-16 17:47
根据白皮书的论述框架,这里的隐性信任崩溃假设在95%置信区间内成立,但关键问题是——链上验证的计算成本谁承担? Token经济学视角看,激励不相容的风险被严重低估了。各位觉得完美的治理方案其实漏洞百出:首先,可审计性≠可制约性;其次,分散验证在高并发场景下博弈均衡存在多解。 建议先读一下Vitalik关于信任模型的论文,你就知道为什么"数学上不可能"这个表述有多危险。
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fren.ethvip
· 01-16 17:44
这才是真正想明白了,现在那些AI项目大多还在玩"相信我就行"这一套,笑死
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