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通过验证建立信任：为什么AI需要证明，而不是感觉 “人类的信任是情感的。机器的信任是统计的。” — 朱利安·布特卢普 AI正进入一个“相信我”已不再足够的时代。 品牌声誉在Web2中有效，因为人类会原谅、遗忘并追随叙事。机器则不会。处理资金、敏感数据或真实决策的AI代理不能依赖感觉或标志。 黑箱问题 如今，大多数AI作为黑箱API运行。 你输入数据。 输出一个答案。 你被告知要信任提供者。 这不是信任——这是外包风险。 随着代理从聊天转向执行，这种模式崩溃。执行需要保证： 这在哪里运行？ 执行了什么代码？ 谁能观察到它？ 如果失败会发生什么？ 如果你无法回答这些问题，你就没有信任——你只有希望。 从“相信我，兄弟” → 信任证明 AI的信任必须从品牌声誉转向密码学证据。 真正的信任始于模型之下： 硬件（TEE）：确保计算的物理完整性 可验证执行：证明代码没有被篡改 经济保证：激励与恶意行为对立 不是新闻稿。 不是仪表板。 不是承诺。 经过验证的推理意味着每个输出都有凭证。 没有黑箱。没有盲目信任。 开放代理经济的基础 这是一个经济的前提，在这个经济中，代理可以自主执行和交易——而不成为监视工具或掠夺性平台。 通过验证建立信任不是一个特性。 这是AI在现实世界中真正有效的新标准。 敬请关注，我们将在本周深入探讨这一转变。