@karpathyからのもう一つの素晴らしい洞察は、AIの検証可能性の重要性を指摘しています 「最も強い類推は、AIを新しいコンピューティングパラダイム(Software 2.0)として捉えることだと思います ...ソフトウェア1.0は、あなたが指定できることを簡単に自動化してくれます。ソフトウェア2.0は、検証可能なことを簡単に自動化します。 ...この新しいプログラミングパラダイムでは、最も予測性の高い特徴は検証可能性です。 タスクやジョブが検証可能であれば、それは直接または強化学習を通じて最適化可能であり、ニューラルネットは非常に効果的に訓練される可能性があります。」 この枠組みでの検証可能性は、訓練や最適化の文脈、つまりAIの出力が正しいかどうかの評価+それによってより良い自動化を可能にすることに焦点を当てています。 AI + cryptoにおける検証可能性は、実行コンテキストにより重点を置いています。 - 入力、モデル、出力が正しく、改ざんされていないことを検証できるか(検証可能な推論) - 世界中の誰でもこの推論を再実行し、今日、明日、そして1年後に同じ結果を得ることができるか(決定論的推論) - このエージェント(検証可能なランタイム)を実行している正確なコードを検証できるか - エージェントのみがウォレットにアクセスし、そこから取引できるかどうか(検証可能なランタイム)を検証できるか - このエージェント(ERC-8004)の評判を検証できますか?