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爲何我不斷回到可驗證AI的問題：透視OpenGradient

我注意到在加密和AI領域中存在一種反覆出現的矛盾。我們不斷談論透明度、驗證和信任最小化，然而驅動現代應用程序的許多智能仍然運行在用戶無法檢查的基礎設施後面。在大多數情況下，我被期望相信模型正確執行，輸出沒有被篡改，系統的行爲完全符合聲明。

這種未解決的緊張關係引起了我對OpenGradient的關注。

OpenGradient並不是將AI視爲必須依賴不透明平臺的東西，而是探索了一種不同的框架。該網絡旨在通過去中心化的基礎設施託管、運行和驗證AI模型。我認爲有趣的是，它並不假設區塊鏈能夠直接處理每一個AI工作負載。相反，它將計算與驗證分開，使推理能夠高效進行，同時仍然創造出證明執行按預期發生的方式。

我並不認爲這對去中心化AI是最終答案。可驗證推理仍然在技術上覆雜，圍繞採用、治理、性能和開發者體驗的挑戰依然非常真實。然而，我認爲OpenGradient值得關注，因爲它以比許多早期嘗試更實用的架構來應對一個持久的問題。

對我來說，更大的問題仍然懸而未決：隨着AI成爲數字系統的基礎層，用戶最終會否像今天要求交易證明一樣，要求智能的證明

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