2026-01-06 19:21:06

关于AI dan penggabungan blockchain, banyak diskusi berfokus pada tingkat kecerdasan model, tetapi sebenarnya ini adalah pertanyaan yang salah. Tempat utama yang menjadi hambatan sebenarnya adalah: apakah sumber data pelatihan dapat dipercaya? Apakah data tersebut telah diubah? Bagaimana akuntabilitas jika terjadi masalah?

Jika sumber data tidak dapat dipercaya, bahkan model dengan performa terkuat pun hanya akan membungkus informasi yang salah agar terlihat lebih meyakinkan.

Baru-baru ini saya menemukan sebuah ide yang layak dipikirkan secara mendalam—pada dasarnya membangun sebuah infrastruktur "dasar namun menentukan batas atas": membuat penyimpanan data, aliran data, dan ketersediaannya menjadi dapat diverifikasi, dapat dibuktikan, dan dapat dilacak. Dengan kata lain, "data tidak dimanipulasi" bukan lagi janji kosong, melainkan fakta yang didukung oleh bukti kriptografi.

Jika Anda ingin mengevaluasi proyek AI+blockchain apa pun, saya sarankan untuk memahami tiga pertanyaan ini terlebih dahulu:

**Pertama, data disimpan di mana?**
**Kedua, bagaimana membuktikan bahwa data tersebut tidak diganti?**
**Ketiga, jika terjadi masalah, siapa yang bertanggung jawab?**

Proyek yang mampu menjelaskan ketiga poin ini secara mendalam, baru benar-benar memiliki kepercayaan diri untuk membicarakan narasi ekosistem yang berkelanjutan. Daripada mengikuti tren hype, lebih baik memperkuat fondasi "rantai kepercayaan data".

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

15 Suka

Hadiah
15
8
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

BlockchainFoodie

· 2jam yang lalu

yo ini persis seperti memverifikasi keaslian dari ladang ke meja... data sampah masuk = model sampah keluar, tanpa pengecualian. ketiga pertanyaan itu berbeda, terutama bagian "siapa yang membayar saat rusak" 💯

Lihat AsliBalas0

RetroHodler91

· 01-08 00:15

Wah, akhirnya ada yang mengatakannya. Sebelumnya, semua orang memuji betapa hebatnya model AI, tapi mereka sama sekali tidak menangkap intinya Kepercayaan data memang sangat diremehkan. Sekarang banyak proyek hanya bisa bercerita, saat ditanya dari mana data berasal, mereka bingung dan gugup Hanya dengan tiga pertanyaan ini, proyek yang bisa menjawab dengan jujur mungkin hanya bisa dihitung dengan satu tangan

Lihat AsliBalas0

BtcDailyResearcher

· 01-06 19:47

Sial, ini memang inti dari masalahnya, kebanyakan orang benar-benar tertipu oleh parameter model sehingga buta mata

Lihat AsliBalas0

FarmHopper

· 01-06 19:44

Wah, ini baru ide yang bagus. Banyak orang masih membicarakan jumlah parameter, struktur juga datang lagi, sumber data yang buruk, model yang hebat pun jadi sia-sia.

Lihat AsliBalas0

RooftopVIP

· 01-06 19:44

WTF ini memang masalah sebenarnya, bukan hanya karena parameter model yang banyak. Singkatnya, itu semua tentang sumber data yang sama, sampah masuk sampah keluar.

Lihat AsliBalas0

MerkleTreeHugger

· 01-06 19:43

WTF, ini yang sebenarnya penting, semua orang cuma membicarakan seberapa hebat performa model, sama sekali tidak peduli apakah data itu sendiri dapat diandalkan atau tidak

Lihat AsliBalas0

OnchainSniper

· 01-06 19:39

Benar sekali, sebelumnya orang-orang itu setiap hari memuji model yang sangat hebat, sama sekali tidak memikirkan tentang data. Proyek yang benar-benar memahami ketiga masalah itu, sekarang bisa dihitung berapa?

Lihat AsliBalas0

AirdropHunterXM

· 01-06 19:27

Sungguh, dibandingkan dengan seberapa pintar model tersebut, lebih baik bertanya dari mana data berasal... Banyak proyek yang sedang menipu di bagian ini.

Lihat AsliBalas0