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透過驗證建立信任：為什麼 AI 需要證明，而不是感覺 「人類的信任是情感的。機器的信任是統計的。」 — Julien Bouteloup AI 正進入一個「相信我」已經不再足夠的時代。 品牌聲譽在 Web2 中有效，因為人類會原諒、忘記並追隨敘事。機器則不然。處理金錢、敏感數據或真實決策的 AI 代理無法依賴感覺或標誌。 黑箱問題 今天，大多數 AI 作為黑箱 API 運行。 你輸入數據。 輸出一個答案。 你被告知要信任提供者。 這不是信任——這是外包風險。 隨著代理從聊天轉向執行，這種模式崩潰。執行需要保證： 這是在哪裡運行的？ 執行了什麼代碼？ 誰能觀察到它？ 如果失敗會發生什麼？ 如果你無法回答這些問題，你就沒有信任——你只有希望。 從「相信我，兄弟」→ 相信證據 AI 的信任必須從品牌聲譽轉向加密證據。 真正的信任始於模型之下： 硬體（TEE）：確保計算的物理完整性 可驗證執行：證明代碼未被篡改 經濟保證：激勵與惡意行為對齊 不是新聞稿。 不是儀表板。 不是承諾。 經過驗證的推理意味著每個輸出都有收據。 沒有黑箱。沒有盲目信任。 開放代理經濟的基礎 這是代理可以自主執行和交易的經濟的前提——而不成為監控工具或剝削平台。 透過驗證建立信任不是一個功能。 它是實際在現實世界中運作的 AI 的新標準。 敬請關注，我們將在整個星期內深入探討這一轉變。