O altă perspectivă excelentă de la @karpathy, subliniind importanța verificabilității AI "Cred că cea mai puternică analogie este cea a AI ca un nou paradigm de calcul (Software 2.0) ... Software 1.0 automatizează ușor ceea ce poți specifica. Software 2.0 automatizează ușor ceea ce poți verifica. ... În acest nou paradigm de programare, cea mai predictivă caracteristică de analizat este verificabilitatea. Dacă o sarcină/job este verificabilă, atunci poate fi optimizată direct sau prin învățare prin întărire, iar o rețea neuronală poate fi antrenată să funcționeze extrem de bine." Verificabilitatea în această structură se învârte mai mult în jurul contextului de antrenament / optimizare – evaluarea dacă rezultatul unui AI este corect + facilitarea unei automatizări mai bune datorită acestui fapt. Verificabilitatea în AI + crypto se concentrează mai mult pe contextul execuției. - Putem verifica dacă intrarea, modelul și ieșirea sunt corecte și nu au fost modificate (inferență verificabilă) - Poate oricine din lume să reexecute această inferență și să obțină același rezultat astăzi, mâine și peste 1 an (inferență deterministă) - Putem verifica codul exact care rulează acest agent (runtime verificabil) - Putem verifica că doar agentul are acces și capacitatea de a tranzacționa din portofelul său (runtime verificabil) - Putem verifica reputația acestui agent (ERC-8004)