proof

AI 沒有數據不足的問題。AI 缺少的是可信的數據。

我們一直在談論越來越聰明、並能爲人類工作的 AI 代理（agents）。

但有一個問題，我認爲要重要得多：

AI 又如何知道它接收到的信息是正確的呢？

互聯網上充滿數據，但“可用”≠“可信”。

身份可以被僞造。
活動可以由機器人（bot）創建。
信息可以被操縱。

這正是 Verona 將在北京的 Proof of Reality 活動中討論的內容。

📍 AGI Bar，北京
📅 8 月 16 日
⏰ 14:30

討論將圍繞：AI 如何判斷某條信息是否真實、agents 如何獲得可信的數據，以及用戶如何繼續掌控他們已驗證過的信息。

此次活動還將邀請來自 Verona、EarnOS、Axis Robotics 和 CMU SV Accelerator 的人員。

在我看來，這是當 AI agents 開始真正做事時，最重大的問題之一。

即使是非常聰明的 AI，只要其基礎數據是錯的，它仍然可能做出糟糕的決策。

因此，AI 的未來也許不只是關於模型和計算能力。

我們同樣需要證明（proof）、經驗證的數據（verified data）、隱私（privacy）以及信任（trust）。

而這正是 Verona 敘事變得引人入勝的地方：

它不只是讓 AI 獲得更多數據，而是幫助創造可被信任、可被驗證的數據，同時不削弱用戶的控制權。

聰明的 AI 很強大。
知道該信任什麼的 AI，是下一步。

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人們在模型給出錯誤答案時，就會認爲 AI 會失敗。

我認爲更大的失敗發生在：沒有人能證明爲什麼會這樣。

想象兩個智能體用同一個提示詞產生了不同的結果。不是因爲隨機性——而是因爲其中一個悄悄切換到了更新的模型，而另一個沒有。輸出只是故事的一半。缺失的那一塊是證據。

這也是爲什麼我注意到了 OpenGradient。

如果每一次推理都能追溯到其精確的模型、Blob ID 以及驗證路徑，那麼信任就不再依賴記憶或聲譽，而是依賴證據。

在 AI 領域，速度贏得頭條。

證據贏得未來。

如果明天兩份 AI 輸出彼此不一致，更重要的是答案本身，還是能夠證明它來自哪裏？

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#proof 很高興加入

9小時前；我剛在 Ucan 發佈一篇關於如何在 1 天內改變你生活的帖子（$1 ），我收到了 5 美元。現在；我想和你分享一個小技巧：
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所以，去做吧。

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