aiconfidence

ثقة الذكاء الاصطناعي ليست دليلًا 🧠

الإجابة الواثقة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي لا تعني بالضرورة أنها صحيحة.

تخيّل الآن المشكلة نفسها داخل تطبيق مالي.

يحلل نظام ذكاء اصطناعي نشاط السوق، ويعالج المعلومات التاريخية، ويوصي باتخاذ إجراء.

كيف يمكن التحقق من حسابات البيانات التي تستند إليها هذه التوصية؟

هنا تبرز أهمية البنية التحتية للبيانات القابلة للتحقق من Space and Time، والمدعومة برمزها الأصلي $SXT .

لا تهدف تقنية Proof of SQL إلى التحقق من استدلالات نموذج الذكاء الاصطناعي.

بل تركز على أمر أكثر تحديدًا: إثبات تنفيذ عمليات SQL المدعومة على مجموعات البيانات المُثبَتة بشكل صحيح.

وهذا الفرق مهم.

❌ التحقق من صحة عملية حسابية لا يضمن اتخاذ قرار مالي جيد.

✅ لكنه قد يقلل الشك بشأن ما إذا كانت العملية الحسابية الأساسية قد نُفذت بشكل صحيح.

مع توسع تطوير الذكاء الاصطناعي في منظومات البلوك تشين، تستحق معالجة البيانات القابلة للتحقق مزيدًا من الاهتمام.

لا ينبغي أن يكون الهدف هو الثقة العمياء بالذكاء الاصطناعي.

بل ينبغي أن يكون جعل مزيد من أجزاء الأنظمة الداعمة للذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق بشكل مستقل.

#AIConfidence