來自 @karpathy 的另一個重要見解，指出了 AI 可驗證性的重要性 "我認為最強的類比是 AI 作為一種新的計算範式（Software 2.0） ... Software 1.0 輕鬆自動化你可以指定的內容。Software 2.0 輕鬆自動化你可以驗證的內容。 ... 在這種新的編程範式中，最具預測性的特徵是可驗證性。 如果一個任務/工作是可驗證的，那麼它可以直接或通過強化學習進行優化，並且神經網絡可以被訓練得非常好。" 在這種框架下的可驗證性更多地圍繞訓練/優化的上下文 - 評估 AI 的輸出是否正確 + 由於這一點使得更好的自動化成為可能。 AI + 加密貨幣中的可驗證性更專注於執行上下文。 - 我們能否驗證輸入、模型和輸出是正確的，並且沒有被篡改（可驗證推理） - 世界上任何人今天、明天和一年後都能重新執行這個推理並獲得相同的結果嗎（確定性推理） - 我們能否驗證運行這個代理的確切代碼（可驗證運行時） - 我們能否驗證只有該代理可以訪問其錢包並進行交易（可驗證運行時） - 我們能否驗證這個代理的聲譽（ERC-8004）