Peut-on simplement déclarer qu'on dunk en basketball ? Non. Il faut une caméra pour enregistrer, une horodatation pour prouver, des statistiques officielles. Chaque dunk peut être vérifié. Et qu'en est-il des modèles d'IA ? Pourquoi nos exigences envers les algorithmes sont-elles en réalité plus laxistes ? Si nous tenons vraiment à la transparence, la performance du modèle, les données d'entraînement, la logique de décision devraient être aussi traçables et vérifiables que les données sportives. Le mécanisme de vérification n'est pas seulement une question technique, il concerne la confiance.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
20 J'aime
Récompense
20
10
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
WalletDoomsDay
· 01-22 09:07
Putain, cette métaphore est géniale, le monde de l'IA est vraiment un territoire hors-la-loi
Voir l'originalRépondre0
BearMarketMonk
· 01-22 08:19
Maman, cette métaphore est géniale... Comment les entreprises d'IA peuvent-elles encore continuer à faire de la boîte noire ?
Voir l'originalRépondre0
DaoResearcher
· 01-21 09:32
Cette métaphore est excellente. Selon la logique du livre blanc, le problème de transparence de l'IA réside essentiellement dans l'absence de mécanismes de gouvernance. La validation du basketball repose sur l'application stricte des règles, mais le modèle ne dispose pas de contraintes de consensus sur la chaîne — il est important de noter que c'est précisément pourquoi nous avons besoin d'une gouvernance onchain pour obliger à l'audit du modèle, sinon la confiance ne sera toujours qu'une promesse verbale.
Voir l'originalRépondre0
MidnightMEVeater
· 01-19 13:53
Bonjour, il est encore trois heures du matin et je pense à ça. Le basketball a des caméras, le modèle d'IA est comme une négociation en dark pool — qui peut vraiment voir ce qui se passe à l'intérieur ? Ce ne sont que des arguments pour des opportunités d'arbitrage.
Voir l'originalRépondre0
LiquidationWizard
· 01-19 13:52
D'accord, le problème c'est que les grands modèles ressemblent maintenant à un match de baseball auquel personne ne regarde, ils balancent des données comme ça sans que personne ne soit tenu responsable.
Voir l'originalRépondre0
BridgeTrustFund
· 01-19 13:50
C'est vraiment absurde, les entreprises d'IA osent maintenant faire des déclarations irresponsables, mais si elles avaient un peu de conscience réglementaire, elles ne seraient pas dans ce genre de situation.
Voir l'originalRépondre0
BlockTalk
· 01-19 13:44
Vraiment, cette comparaison est exceptionnelle, les données sportives sont surveillées de près, alors que de l'autre côté, l'IA reste totalement une boîte noire. Il aurait dû y avoir quelqu'un pour le dire depuis longtemps.
Voir l'originalRépondre0
TokenDustCollector
· 01-19 13:41
C'est vraiment incroyable, pourquoi les normes en matière de données sportives échouent-elles lorsqu'il s'agit d'IA ?
Voir l'originalRépondre0
AirdropChaser
· 01-19 13:34
Enlève-le, l'IA est vraiment totalement opaque dans ce domaine, les entreprises technologiques ne veulent même pas que tu voies comment elle est entraînée.
Voir l'originalRépondre0
IronHeadMiner
· 01-19 13:28
Le monde du sport est figé, alors que de leur côté, l'IA est en pleine pagaille... Comment se fait-il que certains osent encore faire des déclarations hasardeuses sur les paramètres ?
Peut-on simplement déclarer qu'on dunk en basketball ? Non. Il faut une caméra pour enregistrer, une horodatation pour prouver, des statistiques officielles. Chaque dunk peut être vérifié. Et qu'en est-il des modèles d'IA ? Pourquoi nos exigences envers les algorithmes sont-elles en réalité plus laxistes ? Si nous tenons vraiment à la transparence, la performance du modèle, les données d'entraînement, la logique de décision devraient être aussi traçables et vérifiables que les données sportives. Le mécanisme de vérification n'est pas seulement une question technique, il concerne la confiance.