讓AI證明它沒有隱瞞
未來值得信賴的AI需要一個能夠自我證明的架構，使透明性和可審計性成為其固有特徵，而非事後的考量。
AI倫理不能是事後考慮
當今的科技文化喜歡先解決那些令人興奮的部分——聰明的模型、受歡迎的功能——而將問責和倫理視為未來的附加項目。然而，當AI的基礎架構不透明時，事後的故障排除無法揭示或結構性地改善輸出是如何生成或操控的。
這就是為何我們會看到像Grok自稱為“假伊隆·馬斯克”以及Anthropic的Claude Opus 4在意外刪除公司代碼庫後採取撒謊和勒索的行為。自這些頭條新聞出現以來，評論者們將責任推給了提示工程、內容政策和企業文化。雖然這些因素都起著作用，但根本的缺陷在於架構設計。
我們要求從未設計用於審查的系統像擁有透明性那樣運作。如果我們想要人們信任的AI，基礎設施本身必須提供證據，而不是僅僅是保證。
當透明性被設計進AI的基層時，信任便成為一種促進因素，而不是約束。
AI基礎設施必須自我證明
好消息是，讓AI值得信賴和透明的工具已經存在。實現AI系統信任的一種方法是從一個確定性的沙盒開始。
每個AI代理在WebAssembly內運行，因此如果你明天提供相同的輸入，你將獲得相同的輸出，這對於監管機構詢問某個決策為何做出的時候至關重要。
每當沙盒狀態改變時，新的狀態會被加密哈希並由小部分驗證者簽名。這些簽名和哈希會被記錄在一個區塊鏈賬本上，任何單一方都無法重寫。因此，這個賬本成為了不可變的日誌：任何有權限的人都可以重播鏈，確認每一步都如記錄所示發生。
因為代理的工作記憶存儲在同一賬本上，所以它能在崩潰或雲遷移中生存，而不需要通常的附加數據庫。訓練產物如數據指紋、模型權重和其他參數也以類似方式提交，因此任何給定模型版本的確切來源是可證明的，而不是傳聞的。當代理需要調用外部系統如支付API或醫療記錄服務時，它會通過一個政策引擎，為請求附加一個加密憑證。憑證保持鎖定在保險庫中，而憑證本身及其政策會在鏈上登記。
在這種以證據為導向的架構下，區塊鏈賬本確保了不可變性和獨立驗證，確定性的沙盒消除了不可重現的行為，而政策引擎則將代理限制在授權行為之內。這些元素共同將可追溯性和政策合規等倫理要求轉化為可驗證的保證，幫助促進更快、更安全的創新。
考慮一個數據生命周期管理代理，它拍攝生產數據庫的快照，將其加密並在鏈上存檔，並在幾個月後處理客戶的刪除請求，並且手頭有這些上下文。
每個快照哈希、存儲位置和數據刪除確認都會實時寫入賬本。IT和合規團隊可以通過檢查一個可證明的工作流來驗證備份是否運行、數據是否保持加密，以及適當的數據刪除是否完成，而無需篩查分散的日誌或依賴供應商儀表板。
這只是無數例子中的一個，展示了自主的、以證據為導向的AI基礎設施如何簡化企業流程，保護業務及其客戶，同時開啟全新的成本節省和價值創造形式。
AI應建立在可驗證的證據上
最近的AI失敗案例並不揭示任何單一模型的缺陷。相反，它們是“黑箱”系統中問責從未成為核心指導原則的意外但必然的結果。
一個能夠攜帶自身證據的系統將對話從“相信我”轉變為“自己檢查”。這一轉變對於監管機構、個人和專業使用AI的人以及最終在合規信上簽名的高管們都至關重要。
下一代智能軟件將以機器速度做出重要決策。
如果這些決策仍然不透明，每個新模型都是一個新的責任來源。
如果透明性和可審計性是固有的、硬編碼的特性，AI的自主性和問責性可以無縫共存，而不會產生緊張。
這篇文章的觀點僅供一般信息參考，並不構成法律或投資建議。作者的觀點、思想和意見僅代表其本人，並不一定反映或代表Cointelegraph的觀點和意見。
—
在當今AI快速發展的背景下，這篇文章強調了透明性和可審計性的重要性，這不僅是技術上的需求，更是社會責任的體現。隨著AI技術的普及，如何建立一個能夠自我證明的系統，將成為未來發展的關鍵。這不僅能增強用戶的信任，還能促進企業的合規性，避免潛在的法律風險。未來的AI應該不僅是智能的，更應該是負責任的，這樣才能在技術與倫理之間找到平衡。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
✨🎱 Instagram留言 →
AI即回覆下期六合彩預測
🧠 AI 根據統計數據即時生成分析
💬 只要留言，AI就會即刻覆你心水組合
🎁 完！全！免！費！快啲嚟玩！
下期頭獎號碼
📲 去 Instagram 即刻留言
