最近看到一个新闻，看完之后头皮发麻！美国 FDA 本想使用AI加快药物审批流程。但没想到，这玩意儿居然开始“编造”临床研究报告？？？ 监管机构原本想的用 AI 去提高工作效率，结果现在反而要花更多时间去人工 double check AI 的输出。典型的偷鸡不成蚀把米！时间一点儿没省下来，反而差点出大事。 这个事儿背后的反应出来直观的问题是AI不可信！或者说没法验证输出时，效率这个前提就不成立。所以目前需要解决AI的可信度的核心就是“验证”。 @Mira_Network 最近发布的一句话我特别认同：“Verification isn’t a feature. It’s a requirement.” 翻译过来就是验证，不是某个可选的附加功能，而是基础要求，是底层保障。 Mira就为此构建专门为 AI 输出建立“信任层”的基础设施。坚决不靠事后审查来解决问题，从底层就信任层做了架构。比如跟 Lagrange 的 zkML 做深度集成，输出的结果就可以零知证明；再比如用链上共识机制来校验推理路径，类似“AI说的话可以被投票验证”；甚至输出的每一步都可以记录在链上、回溯源头，谁改的、基于哪个训练数据、参考了什么文献，全都有迹可循。 有需求就有市场，显然信任层已经成为现实需求。过去中介/担保解决的是人与人之间的信任问题。现在信任层解决的就是“人和 AI”的信任问题。 毕竟AI的真正商业化，不是能生成更多内容，而是能确保这些内容真实、可靠、值得信任。