今天花了一些時間研究 @OpenGradient ($OPG )，結果陷入了一個有趣的區別。

很多信息圍繞着“可信智能”——可以驗證每個推斷且每個模型都可以審覈的 AI 系統。

基礎設施對此提供了支持。通過 TEE 證明和 zkML，網絡可以證明一個模型是從特定輸入產生了特定輸出。這是一個強有力的保證。

但是在閱讀 Model Hub 文檔時，我注意到了一件重要的事情：

這個 Hub 完全是無權限的。

任何人都可以上傳模型。沒有審覈委員會。沒有批准流程。沒有中心化的質量過濾器。
這意味着 OpenGradient 解決了一個非常特定的問題：執行的信任。

它可以證明一個模型的運行是誠實的。

但它不能證明這個模型本身值得信任。

這兩者是非常不同的事情。

一個經過驗證的輸出並不自動是一個好的輸出。
也許這就是更深層次的啓示。

OpenGradient 並不是在告訴用戶應該信任什麼智能。它正在構建基礎設施，讓每個人都可以獨立驗證智能是如何產生的。

問題在於市場最終是否重視經過驗證的執行、經過驗證的智能，還是兩者兼而有之。

#OPG