在加密領域，大多數人工智能對話仍然關注輸出。但是更棘手的問題是，誰來驗證這些輸出背後的過程？
@OpenGradient 引起了我的注意，因爲它似乎從基礎設施的角度來接觸人工智能，而不是追逐另一個炒作週期。這個想法不僅僅是更快的模型，而是讓執行過程可觀察，從而更容易贏得信任。
如果建設者希望在代理、應用程序或鏈上系統中引入人工智能，盲目的信任就成爲了一個限制。可驗證的執行創造了一條路徑，使得智能可以擴展，而不必把每一次互動都變成一次信仰的飛躍。
將計算與驗證分開似乎是一個有趣的方向：在需要的地方提供性能，在重要的地方提供問責制。
現在還爲時已早，真正的採用將決定所有成本、可用性、激勵和網絡效應。但是如果這個模型可行，人工智能可能會成爲開發者編排和驗證的對象，而不僅僅是消費的對象。
想知道其他人的看法：可驗證的人工智能會成爲標準基礎設施，還是會停留在小衆實驗？
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