2026-01-16 12:40:54

Sobre a questão da credibilidade do conteúdo gerado por IA, esta abordagem metodológica merece atenção — especialmente em cenários de aplicação que exigem alta transparência.

A ideia central é simples: cada declaração deve ter uma etiqueta de origem [S#]，每个推理步骤要标注[R#], e o mais importante é fornecer uma pontuação de confiança (0-1). Se a confiança for inferior a 0,7, ela deve ser marcada como incerta e explicar o motivo.

Isso é muito relevante para o ecossistema Web3. Imagine em governança DAO, oráculos na cadeia ou cenários de verificação de NFTs, se todo conteúdo gerado por IA puder ser rastreado dessa forma, os usuários poderão determinar quais conclusões são altamente confiáveis e quais são opiniões especulativas.

O ponto-chave não é tornar as respostas da IA mais complexas, mas tornar o fluxo de informações mais transparente — isso é essencialmente uma lógica semelhante à auditabilidade da blockchain. Para projetos e investidores que dependem da veracidade dos dados, essa padronização da cadeia de evidências reduzirá significativamente o risco de decisão.

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SorryRugPulled

· 01-16 13:10

Abaixo de 0.7, marcar como não certeza? Caramba, agora até a IA vai ter que aprender a passar a culpa para os outros

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PensionDestroyer

· 01-16 13:10

Hmm, essa abordagem realmente tem um pouco de sentido, mas será que ela pode ser realmente executada dentro de uma DAO? --- Resumindo, é como colocar uma caixa transparente na IA, finalmente a lógica Web3 foi aplicada --- Como foi definido esse limite de 0.7? Parece um pouco arbitrário --- Se essa sistema de etiquetas realmente for implementado, o problema da oráculo também será resolvido em metade, né? --- Interessante, muito melhor do que as atuais conversas aleatórias de IA --- A questão é: quem vai verificar a veracidade dessas etiquetas [S#]? E aí surge um problema de confiança --- Se usarmos verificação de autenticidade de NFT, pode realmente ter potencial, mas o pré-requisito é que os padrões sejam unificados --- Genial, na essência é fazer a IA atuar como um livro-razão, reutilizando o pensamento de blockchain --- Esse tipo de pontuação de confiança, os investidores vão confiar? Ainda assim, tudo depende do mercado --- Já devia ter feito assim, para evitar ser enganado pela IA todos os dias

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UnruggableChad

· 01-16 13:09

Brother, se esta política de etiquetas for realmente implementada, a governança DAO evitará muitos erros --- O limiar de confiança de 0.7 é um pouco conservador, mas gosto desta abordagem... É muito melhor do que adivinhar às cegas --- Resumindo, é abrir a caixa preta da IA, deixando-a explicar a origem e a lógica, é uma jogada genial --- NFT de verificação? Finalmente alguém pensou nisso, assim evitamos uma enxurrada de falsificações --- A transparência é algo que o Web3 tem pedido há tanto tempo, e finalmente vemos uma solução concreta, ótimo --- A questão é: quem vai definir esse limiar de confiança de 0.7? Será que vamos precisar de um novo oracle... --- Entendi essa lógica, é transformar a IA em algo auditável como uma blockchain, é uma combinação perfeita --- Provavelmente as grandes empresas não vão usar, por medo de expor as falhas dos seus modelos, mas os pequenos projetos podem economizar bastante esforço

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APY_Chaser

· 01-16 13:02

哎呀 esta ideia eu gosto, finalmente alguém explicou bem a questão da transparência --- A pontuação de confiança pode ser usada diretamente na cadeia, abaixo de 0.7 é vermelho, muito mais confiável do que aqueles oráculos de caixa preta atuais --- Resumindo, é para que a IA também possa ser auditada, esse é o verdadeiro jeito do Web3 --- Antes de votar na DAO, basta olhar isso para evitar armadilhas, informações rastreáveis valem ouro --- O mais importante é a padronização, atualmente os diferentes métodos de IA são totalmente diferentes, é preciso um framework unificado --- Espera, isso não é como aplicar a lógica da blockchain na IA? Está ficando cada vez mais interessante --- Se a verificação de NFT realmente puder ser auditável, podemos evitar que muitos golpes causem perdas --- Falando sério, esse método de marcação [S#][R#] parece complicado, mas na verdade é sobre fazer trustless --- Só quero saber quem vai manter esse padrão sem abusos, mais uma luta pelo poder? --- Lembra um pouco o problema do oráculo, mas desta vez é sobre transparência na camada de input da IA, o caminho está certo

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