L'AI sta iniziando a funzionare come un sistema autonomo. Ma se l'AI genera i propri dati e evolve il proprio comportamento, come possiamo assicurarci che rimanga allineata con l'intento umano?
Durante il nostro New York College Tour, @DMSKwak (@LazAINetwork & @MetisL2) ha sostenuto che la sfida principale è l'allineamento dei dati. I dati non registrano più solo la realtà, ma plasmano l'intelligenza stessa. Man mano che gli agenti AI guadagnano libertà di azione, la difficoltà di pulire e vincolare i dati di addestramento cresce esponenzialmente, specialmente quando l'AI inizia a produrre dati propri. Senza nuove misure di sicurezza, la deriva e l'allucinazione diventano inevitabili.
Nella sua presentazione, Daniel introduce l'approccio di LazAI: pipeline di dati verificate (utilizzando TEE + prove ZK), Token di Ancoraggio dei Dati per legare gli asset AI off-chain allo stato on-chain, e DAO centrati sull'individuo per governare ciascun dataset, modello o agente.
Sembra complicato, ma l'idea di base è semplice: se l'AI è autonoma, dobbiamo verificare non solo i suoi output, ma anche i dati e le politiche che li guidano.
Immergiti nella presentazione completa di Daniel per comprendere la soluzione in dettaglio:
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