Kemarin saya sedang mereview sebuah protokol DeFi yang mencoba mengautomasi likuidasi menggunakan oracle AI terpusat.
Mereka menyerahkan kunci untuk jutaan dalam TVL kepada model black-box.
Kita sudah terbiasa percaya bahwa AI dan smart contract bisa terintegrasi dengan mulus.
Kita mengasumsikan bahwa karena LLM dapat menganalisis data pasar yang kompleks, aman untuk membiarkannya mengambil keputusan finansial.
Tapi lihatlah dengan seksama asumsi kepercayaan tersebut.
Mereka tidak hanya meningkatkan smart contract mereka.
Mereka menurunkan keamanan mereka.
Dengan mengandalkan API Web2 standar, mereka menyerahkan kepastian kriptografis.
Jika model terpusat diperbarui atau mengalami halusinasi, kontrak akan mengeksekusi kesalahan fatal tanpa recourse on-chain.
Kita sering salah memahami bagaimana keuangan otonom bekerja.
Smart contract tidak hanya perlu kecerdasan.
Mereka perlu kecerdasan yang dapat diverifikasi.
Kerentanan inilah yang membuat spektrum kepercayaan dinamis OpenGradient menarik perhatian saya.
Ketika pengembang membangun di OpenGradient, mereka tidak dipaksa ke dalam model keamanan yang kaku.
Untuk aplikasi konsumen berisiko rendah atau chatbot berkecepatan tinggi, mereka dapat mengarahkan inferensi melalui Trusted Execution Environments (TEEs) untuk pemrosesan tanpa latensi.
Tapi untuk agen DeFi berisiko tinggi, mereka menerapkan Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML).
Protokol ini menghasilkan bukti nol-pengetahuan canggih yang menjamin bahwa model matematis yang benar menghasilkan output yang tepat.
Anda tidak memperdagangkan etos terdesentralisasi Anda untuk kemampuan algoritmik.
Smart contract tidak harus mempercayai penyedia AI secara buta.
Ia hanya mempercayai kepastian matematis absolut dari bukti tersebut. OpenGradient secara efektif memisahkan kecerdasan dari asumsi kepercayaan.
Sebagian besar sistem memaksa Anda untuk memilih antara kemampuan cerdas dan keamanan tanpa kepercayaan.
Apakah Anda benar-benar membangun agen otonom, atau Anda hanya membangun bot Web2?
@OpenGradient #OPG $OPG
$SYN
Mereka menyerahkan kunci untuk jutaan dalam TVL kepada model black-box.
Kita sudah terbiasa percaya bahwa AI dan smart contract bisa terintegrasi dengan mulus.
Kita mengasumsikan bahwa karena LLM dapat menganalisis data pasar yang kompleks, aman untuk membiarkannya mengambil keputusan finansial.
Tapi lihatlah dengan seksama asumsi kepercayaan tersebut.
Mereka tidak hanya meningkatkan smart contract mereka.
Mereka menurunkan keamanan mereka.
Dengan mengandalkan API Web2 standar, mereka menyerahkan kepastian kriptografis.
Jika model terpusat diperbarui atau mengalami halusinasi, kontrak akan mengeksekusi kesalahan fatal tanpa recourse on-chain.
Kita sering salah memahami bagaimana keuangan otonom bekerja.
Smart contract tidak hanya perlu kecerdasan.
Mereka perlu kecerdasan yang dapat diverifikasi.
Kerentanan inilah yang membuat spektrum kepercayaan dinamis OpenGradient menarik perhatian saya.
Ketika pengembang membangun di OpenGradient, mereka tidak dipaksa ke dalam model keamanan yang kaku.
Untuk aplikasi konsumen berisiko rendah atau chatbot berkecepatan tinggi, mereka dapat mengarahkan inferensi melalui Trusted Execution Environments (TEEs) untuk pemrosesan tanpa latensi.
Tapi untuk agen DeFi berisiko tinggi, mereka menerapkan Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML).
Protokol ini menghasilkan bukti nol-pengetahuan canggih yang menjamin bahwa model matematis yang benar menghasilkan output yang tepat.
Anda tidak memperdagangkan etos terdesentralisasi Anda untuk kemampuan algoritmik.
Smart contract tidak harus mempercayai penyedia AI secara buta.
Ia hanya mempercayai kepastian matematis absolut dari bukti tersebut. OpenGradient secara efektif memisahkan kecerdasan dari asumsi kepercayaan.
Sebagian besar sistem memaksa Anda untuk memilih antara kemampuan cerdas dan keamanan tanpa kepercayaan.
Apakah Anda benar-benar membangun agen otonom, atau Anda hanya membangun bot Web2?
@OpenGradient #OPG $OPG
$SYN