關於@OpenGradient 令我印象深刻的並不是隱私故事。

一開始，我以爲我會專注於這個話題。更好的數據保護、更強的控制措施、更加安全的人工智能系統。這些都是重要但熟悉的主題。

然而，我一直回到合規性的問題上。

大多數公司仍然以相當直接的方式來處理合規性。你構建一個系統，運行它，然後花時間證明一切都按照預期進行。審計、文檔、認證、評審。大量的精力投入到事後證明合規性上。

隨着人工智能監管成爲話題的一部分，我想我們會看到更多這樣的情況。

讓我停下來思考的是OpenGradient使用的可信執行環境（TEEs）和加密認證。越想越覺得，這不像是隱私故事，更像是對合規性的一種不同思考方式。

不再專注於審計行爲，而是將焦點轉向驗證保證。

這聽起來微妙，但卻有有趣的影響。

如果系統的某些屬性可以直接驗證，那麼一些合規工作就從收集證據轉向驗證內置架構的假設。

當然，信任並不會消失。

如果有的話，它只會進入一個不同的地方。

與其主要依靠政策、審計和流程，你更多地依賴於基礎設施和其背後的驗證機制。

也許這是一個有意義的轉變。也許它並沒有看起來那麼大。

無論如何，這讓我想知道未來的人工智能採購決策是否會更看重可驗證的保證，而不是政策文件和合規報告。

如果真是這樣，競爭優勢可能不僅僅在於構建更好的模型。

可能在於讓信任更易於驗證。
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下一步 ??