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。



当企业和机构部署自动化系统时,必须能清楚地追踪——谁在什么时候、基于什么权限做了什么决定。这对金融、医疗、政府部门尤其重要。

$RENDER在推进AI计算基础设施,$NEAR让AI应用更容易部署,但这些都需要一个底层的信任基础。这就是为什么自主身份框架如此关键。通过可验证的凭证体系,AI的每一步操作都能被追溯到真实实体和具体权限。

同一套身份层已经在跨境贸易和公共服务中验证过效果,现在可以直接用来认证AI驱动的决策过程。这是AI从概念验证走向真正生产应用的关键——不是更快的模型,而是可验证的责任链。这正是问题所在,也是解决之道。
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Ser_Ngmivip
· 4小时前
嗯...说得有点意思,问责机制确实被忽视了太久
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无常亏损收藏家vip
· 4小时前
说得好,问责机制确实是被严重低估的那块。不过感觉大多数项目还在卷算力和参数,真正做身份认证这块的少得可怜
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梗图收藏家vip
· 4小时前
说得太对了,问责机制确实才是关键啊 真的,现在一堆项目吹算力、吹模型,谁都能跑个transformer,但出问题了呢?没人负责...这套身份验证的逻辑我买账,特别是金融那块,一个决定错了涉及的权益太大了
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梭哈一姐vip
· 4小时前
问责链才是刚需,算力那些早就过时的话题了
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