AI落地的真正瓶颈是什么?不是算力不够,也不是模型不够聪明,而是缺乏问责机制。



當企業和機構部署自動化系統時,必須能清楚地追蹤——誰在什麼時候、基於什麼權限做了什麼決定。這對金融、醫療、政府部門尤其重要。

$RENDER在推動AI計算基礎設施,$NEAR讓AI應用更容易部署,但這些都需要一個底層的信任基礎。這就是為什麼自主身份框架如此關鍵。通過可驗證的憑證體系,AI的每一步操作都能被追溯到真實實體和具體權限。

同一套身份層已經在跨境貿易和公共服務中驗證過效果,現在可以直接用來認證AI驅動的決策過程。這是AI從概念驗證走向真正生產應用的關鍵——不是更快的模型,而是可驗證的責任鏈。這正是問題所在,也是解決之道。
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Ser_Ngmivip
· 14小時前
嗯...說得有點意思,問責機制確實被忽視了太久
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无常亏损收藏家vip
· 14小時前
說得好,問責機制確實是被嚴重低估的那塊。不過感覺大多數項目還在卷算力和參數,真正做身份認證這塊的少得可憐
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梗图收藏家vip
· 14小時前
說得太對了,問責機制確實才是關鍵啊 真的,現在一堆項目吹算力、吹模型,誰都能跑個transformer,但出問題了呢?沒人負責...這套身份驗證的邏輯我買帳,特別是金融那塊,一個決定錯了涉及的權益太大了
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梭哈一姐vip
· 14小時前
問責鏈才是剛需,算力那些早就過時的話題了
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