Space and Time cung cấp dữ liệu có thể xác minh cho AI. Tôi đã đọc đi đọc lại câu đó vài lần trước khi nhận ra từ nào mới là trọng tâm. Đó là “dữ liệu”, chứ không phải “AI”.
Hãy hình dung một công chứng viên đứng ở quầy cửa hàng. Công chứng viên kiểm tra để chắc chắn hóa đơn khớp với sổ cái đến từng chữ số thập phân cuối cùng. Đó là điều Proof of SQL thực hiện: chứng minh một truy vấn đã chạy chính xác trên dữ liệu đã được xác nhận. Công chứng viên không bao giờ hỏi liệu người mua có nên mua món hàng nào hay không.
Một tác nhân AI là người mua. Space and Time có thể chứng minh truy vấn mà tác nhân gửi đi và kết quả nhận lại. Quyết định—khi tác nhân cân nhắc kết quả đó rồi hành động—nằm ngoài phạm vi bằng chứng. Đầu vào đã được xác minh vẫn có thể dẫn đến một nhận định chưa được xác minh, vì vậy câu nói ấy đúng nhưng hẹp hơn những gì nhiều người đọc sẽ hiểu.
Phía dữ liệu cũng có giới hạn riêng. Bằng chứng đảm bảo rằng không có gì thay đổi sau khi dữ liệu được xác nhận, chứ không đảm bảo nguồn dữ liệu vốn đã chính xác ngay từ đầu. Một luồng dữ liệu cũ kỹ nhưng có bằng chứng hợp lệ trông đáng tin hơn thực tế.
Khoảng cách đó làm thay đổi cách tôi đánh giá dự án @SpaceandTime . Nếu lớp này chỉ dừng ở khâu truy xuất, thì đây là một kho dữ liệu mạnh mẽ dành cho hợp đồng thông minh, còn nhãn AI mô tả nơi dữ liệu được chuyển đến chứ không phải điều được xác minh. Nếu một hợp đồng có thể từ chối hành động của tác nhân vì đầu vào của nó không vượt qua bước xác minh, thì dữ liệu có thể xác minh dành cho AI sẽ trở thành một thứ mạnh mẽ hơn.
Tiêu chuẩn của tôi: tôi đánh giá cao những bằng chứng có thể ngăn một hành động, chứ không phải những bằng chứng chỉ tô điểm cho một báo cáo.
Điều tiếp theo tôi theo dõi là khối lượng truy vấn có trả phí đến từ các tác nhân—thứ mà số liệu phân tích mạng lưới về phí và truy vấn sẽ thể hiện—cùng mọi tích hợp mà hợp đồng sẽ không thực thi nếu thiếu bằng chứng hợp lệ. Cho đến khi một trong những điều đó xuất hiện, tôi xem khía cạnh AI như một định hướng, chứ chưa phải kết quả.
Mạng lưới sẽ chứng minh điều gì trước: dữ liệu hay quyết định?
#sxt $SXT 🔥
Hãy hình dung một công chứng viên đứng ở quầy cửa hàng. Công chứng viên kiểm tra để chắc chắn hóa đơn khớp với sổ cái đến từng chữ số thập phân cuối cùng. Đó là điều Proof of SQL thực hiện: chứng minh một truy vấn đã chạy chính xác trên dữ liệu đã được xác nhận. Công chứng viên không bao giờ hỏi liệu người mua có nên mua món hàng nào hay không.
Một tác nhân AI là người mua. Space and Time có thể chứng minh truy vấn mà tác nhân gửi đi và kết quả nhận lại. Quyết định—khi tác nhân cân nhắc kết quả đó rồi hành động—nằm ngoài phạm vi bằng chứng. Đầu vào đã được xác minh vẫn có thể dẫn đến một nhận định chưa được xác minh, vì vậy câu nói ấy đúng nhưng hẹp hơn những gì nhiều người đọc sẽ hiểu.
Phía dữ liệu cũng có giới hạn riêng. Bằng chứng đảm bảo rằng không có gì thay đổi sau khi dữ liệu được xác nhận, chứ không đảm bảo nguồn dữ liệu vốn đã chính xác ngay từ đầu. Một luồng dữ liệu cũ kỹ nhưng có bằng chứng hợp lệ trông đáng tin hơn thực tế.
Khoảng cách đó làm thay đổi cách tôi đánh giá dự án @SpaceandTime . Nếu lớp này chỉ dừng ở khâu truy xuất, thì đây là một kho dữ liệu mạnh mẽ dành cho hợp đồng thông minh, còn nhãn AI mô tả nơi dữ liệu được chuyển đến chứ không phải điều được xác minh. Nếu một hợp đồng có thể từ chối hành động của tác nhân vì đầu vào của nó không vượt qua bước xác minh, thì dữ liệu có thể xác minh dành cho AI sẽ trở thành một thứ mạnh mẽ hơn.
Tiêu chuẩn của tôi: tôi đánh giá cao những bằng chứng có thể ngăn một hành động, chứ không phải những bằng chứng chỉ tô điểm cho một báo cáo.
Điều tiếp theo tôi theo dõi là khối lượng truy vấn có trả phí đến từ các tác nhân—thứ mà số liệu phân tích mạng lưới về phí và truy vấn sẽ thể hiện—cùng mọi tích hợp mà hợp đồng sẽ không thực thi nếu thiếu bằng chứng hợp lệ. Cho đến khi một trong những điều đó xuất hiện, tôi xem khía cạnh AI như một định hướng, chứ chưa phải kết quả.
Mạng lưới sẽ chứng minh điều gì trước: dữ liệu hay quyết định?
#sxt $SXT 🔥
