Người ta thường nói "Công nghệ thực sự không đáng sợ, phải khiến người ta yên tâm" - câu này áp dụng cho nha sĩ là khoan răng không đau; áp dụng cho ngân hàng là tiền không mất; còn ở AI bây giờ, đó là "Đừng để dữ liệu của tôi chạy lung tung"!

Chúng ta hàng ngày đều nhồi nhét "tài sản" (dữ liệu), "sở thích nhỏ" (thích nghi), "bí mật nhỏ" (riêng tư) vào mô hình AI, trong lòng luôn cảm thấy nghi ngờ: Liệu cái này có an toàn không? Có thể làm theo ý tôi không? Phần lớn thời gian, chúng ta cũng không có cách nào khác, chỉ có thể thầm cầu nguyện "Mong bạn có chút đáng tin cậy."

Nhưng trong thế giới tiền điện tử không chơi trò "tin tưởng theo kiểu hứa hẹn" - chỉ hy vọng là không đủ, phải có bằng chứng nói lên điều đó! Việc này chính là hướng đi lớn mà @sewoong79 đang nghiên cứu tại Sentient.

Nhân vật này không phải là người bình thường: Giáo sư @UW Paul Allen, xuất thân từ Tiến sĩ Kỹ thuật Điện @Stanford, từng làm việc với công nghệ tiên tiến tại @Google. Ông đã biến những "tấm chắn lý thuyết" như quyền riêng tư phân tích và học tập liên bang thành những khả năng AI đáng tin cậy có thể sử dụng trên chuỗi, thực sự là "người học giỏi xuống trần để làm việc thực tiễn"!

Điểm quan trọng đã đến, tại @SentientAGI:

• Những khối xây mà bạn đóng góp cho mô hình (đóng góp), có thể chứng minh "Đây là tôi lắp ghép."

• Biên giới hành vi của mô hình, có thể kiểm tra "nó không làm bậy"

• Dù có bị chỉnh sửa sau này (tinh chỉnh, chưng cất), "chữ ký" và công lao của bạn cũng không thể bị xóa bỏ.

Đây không phải là vẽ bùa! Là trước tiên phải hiểu rõ lý thuyết, sau đó thực hiện thành dự án, cuối cùng trở thành sản phẩm có thể sử dụng - biến "những đóng góp ẩn giấu của bạn" thành những lợi ích rõ ràng, có thể xác minh trong tương lai.

AI cái này, không thể để nó hoang dã, càng không thể chỉ nằm trong tay một số ít người. May mắn có những người như @sewoong79 "dùng khoa học để lãng mạn", mang "yên tâm" lên chuỗi!

@SentientAGI