2026-01-16 12:40:54

Sobre la credibilidad del contenido generado por IA, esta metodología merece atención—especialmente en escenarios de aplicación que requieren una alta transparencia.

La idea central es muy simple: cada declaración debe tener una etiqueta de fuente [S#]，每个推理步骤要标注[R#], y luego es crucial proporcionar una puntuación de confianza (0-1). Si la confianza es inferior a 0.7, se marca directamente como no confiable y se explica por qué.

Esto tiene un gran significado para el ecosistema Web3. Imagínate en escenarios de gobernanza DAO, oráculos en cadena o verificación de NFT, si todo el contenido generado por IA puede ser rastreado de esta manera, los usuarios podrán determinar qué conclusiones son altamente confiables y cuáles son opiniones especulativas.

Lo clave no es hacer que las respuestas de la IA sean más complejas, sino hacer que el flujo de información sea más transparente—esto esencialmente está relacionado con la auditabilidad de la cadena de bloques. Para los proyectos y inversores que dependen de la veracidad de los datos, esta estandarización de la cadena de evidencia reducirá significativamente el riesgo en la toma de decisiones.

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SorryRugPulled

· 01-16 13:10

¿Directamente marcar como incierto si está por debajo de 0.7? Vaya, ahora incluso la IA tendrá que aprender a echar la culpa a otros

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PensionDestroyer

· 01-16 13:10

Hmm, esta idea realmente tiene algo de interés, pero ¿puede realmente ejecutarse en DAO? --- En resumen, es como ponerle una caja transparente a la IA, finalmente se ha aplicado la lógica de Web3 --- ¿Quién decide cómo se establece el umbral de 0.7? Parece un poco arbitrario --- Si esta sistema de etiquetas realmente se implementa, el problema de los oráculos también se resolvería en parte --- Es interesante, mucho mejor que las actuales charlas vacías de la IA --- La pregunta es, ¿quién verifica la veracidad de estas etiquetas [S#]? Además, vuelve a plantear un problema de confianza --- Si se usara en la verificación de NFT, podría tener potencial, pero el requisito previo es que los estándares puedan unificarse --- ¡Genial! Esencialmente, se trata de hacer que la IA lleve la contabilidad, reutilizando el pensamiento de blockchain --- ¿Confianza en la puntuación de confianza? ¿Los inversores confiarían? Al final, todavía miran el mercado --- Debería haberse hecho así desde hace tiempo, para no ser engañado por la IA todos los días

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UnruggableChad

· 01-16 13:09

Amigo, si realmente implementamos este sistema de etiquetas, ¿cuántos errores se podrían evitar en la gobernanza DAO? --- El umbral de confianza del 0.7 es un poco conservador, pero me gusta esta idea... Es mucho mejor que la suposición aleatoria actual. --- En pocas palabras, se trata de abrir la caja negra de la IA, hacer que explique su origen y lógica, lo cual es bastante radical. --- ¿Usar esto para verificar la autenticidad de NFT? Finalmente alguien pensó en ello, para evitar que proliferaran muchas falsificaciones. --- La transparencia, después de tanto tiempo en Web3 pidiendo esto, finalmente tiene una solución concreta, ¡está bien! --- La pregunta es, ¿quién define ese 0.7 de confianza? ¿Tendremos que crear un nuevo oracle... --- Entiendo esta lógica, convertir la IA en algo auditable como una blockchain, ¡es una combinación perfecta! --- Probablemente las grandes empresas no lo usen, por miedo a revelar las fallas de sus modelos, pero los pequeños proyectos pueden ahorrar mucho trabajo.

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APY_Chaser

· 01-16 13:02

¡Vaya, me gusta esta idea! Finalmente alguien ha explicado claramente el tema de la transparencia --- La puntuación de confianza se puede usar directamente en la cadena, por debajo de 0.7 es tarjeta roja, mucho más confiable que los oráculos de caja negra actuales --- En resumen, hacer que la IA también pueda ser auditada, eso es lo que debería ser Web3 --- Antes de votar en DAO, mira esto para evitar errores, la información rastreable en la fuente es valiosa --- Lo clave es la estandarización, ahora la forma en que diferentes IA se expresan es completamente diferente, se necesita un marco unificado --- ¿Es esto simplemente aplicar la lógica de blockchain a la IA? Cada vez más interesante --- Si la verificación de NFT realmente puede ser auditada, se podrían reducir las falsificaciones y evitar que muchos pierdan dinero --- Para ser honestos, este método de marcado [S#][R#] parece complicado, pero en realidad está haciendo algo sin confianza (trustless) --- Solo quiero saber quién mantendrá este estándar sin que sea abusado, ¿otra lucha de poder? --- Me recuerda un poco al problema del oráculo, pero esta vez se trata de hacer transparente la capa de entrada de la IA, la dirección es correcta

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