Jeśli wynik AI zostanie zakwestionowany sześć miesięcy później, jaki dokładnie jest dowód?
Wynik zaufania nie jest śladem audytowym. „Zaufaj nam” to nie jest zgodność. Dlatego projekt certyfikatu Miry zwrócił moją uwagę. Nie dlatego, że magicznie czyni AI prawdziwym, ale dlatego, że stara się uczynić weryfikację czytelną. W architekturze Miry system generuje certyfikat kryptograficzny, który rejestruje wynik weryfikacji, w tym które modele osiągnęły konsensus dla każdego roszczenia. To ujęcie ma znaczenie. Przekształca odpowiedź w coś bliższego wynikowi noszącemu dowód, a nie tylko wypolerowanemu tekstowi. @Mira - Trust Layer of AI $MIRA #Mira
Dla zespołu przedsiębiorstwa praktyczna wartość jest oczywista. Wyobraź sobie analityka zgodności przeglądającego podsumowanie ryzyka dostawcy wygenerowane przez AI. Później audytor pyta, dlaczego jedno roszczenie zostało zaakceptowane, a inne oznaczone. Certyfikat, który pokazuje wynik + zgodność modelu dla każdego roszczenia, daje zespołowi coś bardziej defensywnego niż zrzut ekranu lub wewnętrzna notatka. (Mira)
Ale wciąż jestem sceptyczny. Certyfikat może udowodnić, jak osiągnięto konsensus. Nie udowadnia automatycznie, że konsensus był poprawny. Jeśli wydobycie roszczeń jest słabe, zestaw modeli jest stronniczy lub ten sam punkt niewidzenia pojawia się wśród weryfikatorów, ślad audytowy może być czysty, podczas gdy wniosek wciąż jest wadliwy. Rejestr jest cenny. Rejestr nie jest tym samym co prawda podstawowa. Dlatego Mira wydaje mi się bardziej interesująca jako infrastruktura weryfikacyjna niż jako maszyna prawdy.
Jeśli wyniki AI zaczną nosić certyfikaty, czy przedsiębiorstwa potraktują to jako prawdziwe zabezpieczenie, czy po prostu lepszą dokumentację niepewności?