Umělá inteligence začíná fungovat jako autonomní systém. Pokud však umělá inteligence generuje svá vlastní data a vyvíjí své vlastní chování, jak zajistíme, aby zůstala v souladu s lidskými záměry? Na našem turné po New York College Tour @DMSKwak (@LazAINetwork a @MetisL2) tvrdili, že hlavní výzvou je sladění dat. Data už nezaznamenávají jen realitu, ale utvářejí samotnou inteligenci. S tím, jak agenti umělé inteligence získávají svobodu jednat, exponenciálně roste obtížnost čištění a omezování trénovacích dat, zejména když umělá inteligence začne produkovat vlastní data. Bez nových pojistek se drift a halucinace stávají nevyhnutelnými. Ve své prezentaci Daniel představuje přístup LazAI: ověřené datové kanály (pomocí důkazů TEE + ZK), tokeny pro ukotvení dat pro svázání aktiv umělé inteligence mimo řetězec se stavem v řetězci a DAO zaměřené na jednotlivce, které řídí každou datovou sadu, model nebo agenta. Zní to složitě, ale základní myšlenka je jednoduchá: pokud je umělá inteligence autonomní, musíme ověřovat nejen její výstupy, ale také data a politiky, které je pohánějí. Ponořte se do celé Danielovy prezentace a pochopte toto řešení podrobně: