大多數人將 "可驗證的 AI" 理解爲 "無信任的 AI。"

這兩者並不相同。

OpenGradient 的主要驗證路徑通過 TEE 運行 — 安全硬件隔離區。芯片證明了一個特定模型在特定輸入上運行併產生了特定輸出，未被篡改。

這是真實的。但它也不是無信任的。

信任下移了一層。你不再信任運行 API 的公司。你信任硬件供應商的隔離區沒有被攻破、側信道攻擊或後門。

$OPG 持有者實際上對此進行投票 — 治理包括網絡接受的 TEE 硬件。這就是關鍵。去中心化並沒有消除受信任的方。它將受信任的方轉變爲社區管理的經過篩選的白名單。

網絡上也有一個完全無信任的替代方案 — zkML，純加密證明，不需要硬件假設。運行起來極其繁重，這正是幾乎沒有人默認使用它的原因。

所以，當前生產中的實際系統是：快速路徑，硬件可信。慢速路徑，數學可信。大多數實際使用都是走快速路徑。

我曾經認爲 "鏈上驗證" 意味着信任問題已解決。

現在我認爲這意味着信任問題轉移到了大多數人未關注的地方 — 而 OpenGradient 是爲數不多的誠實項目之一，它將這一選擇提交投票，而不是隱藏在文檔中。

仍在弄清楚是否有人真的在閱讀他們投票的內容。

#opg @OpenGradient
$RE
$BICO