#sxt $SXT @SpaceandTime Eine Sache, die ich an Space and Time interessant finde, ist, dass der Beweis, dass eine SQL-Abfrage korrekt ist, nicht automatisch bedeutet, dass das Ergebnis wahr ist.
Ich denke, diesen Punkt übersehen viele oft.
Space and Time kann überprüfen, ob eine Abfrage mit den festgeschriebenen Daten übereinstimmt. Aber was, wenn die ursprünglichen Daten unvollständig oder falsch waren? Der Beweis kann trotzdem vollkommen gültig sein.
Deshalb interessiert mich mehr, wie $SXT mit der Herkunft von Daten, der Überprüfung von Eingaben und der Unabhängigkeit von Validatoren umgeht, als nur mit der ZK-Technologie.
Denn in KI und im Finanzwesen kann eine falsche Eingabe zu einer perfekt berechneten, aber schlechten Entscheidung führen.
Wir brauchen nicht nur nachprüfbare Berechnungen. Wir brauchen vertrauenswürdige Daten, noch bevor die Berechnung überhaupt beginnt.
Ich denke, diesen Punkt übersehen viele oft.
Space and Time kann überprüfen, ob eine Abfrage mit den festgeschriebenen Daten übereinstimmt. Aber was, wenn die ursprünglichen Daten unvollständig oder falsch waren? Der Beweis kann trotzdem vollkommen gültig sein.
Deshalb interessiert mich mehr, wie $SXT mit der Herkunft von Daten, der Überprüfung von Eingaben und der Unabhängigkeit von Validatoren umgeht, als nur mit der ZK-Technologie.
Denn in KI und im Finanzwesen kann eine falsche Eingabe zu einer perfekt berechneten, aber schlechten Entscheidung führen.
Wir brauchen nicht nur nachprüfbare Berechnungen. Wir brauchen vertrauenswürdige Daten, noch bevor die Berechnung überhaupt beginnt.
