AIの最大の問題は能力ではなく、信頼です。

誰がそれを訓練しましたか？ それはどのデータを見ましたか？ それのいずれかを確認できますか？

@SentientAGIのエコシステムは、検証可能なAIという1つのアーキテクチャで3つすべてに応えます。
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単一の閉じたモデルの代わりに、Sentientは検証可能なコンピュート、レピュテーション、データの出所、暗号化、そして安全な実行にわたるパートナーのネットワークを接続します。

これらのパートナーは、分散型AIの信頼層を形成します。

こちらがそれぞれがパズルにどのようにフィットするかです 👇
1. @lagrangedev - 検証可能なモデル出力

ラグランジュはモデルの整合性の証明のための暗号的基盤を提供します。

彼らのツールは、モデルの出力が入力とルールを真に反映していることを誰でも検証できるようにしますが、モデルの内部を明らかにすることはありません。

これは、Sentient内のAIエージェントがデフォルトで信頼できることを意味します。
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2. @nillion - プライバシー保護コンピューティング

Nillionは、マルチパーティーの安全な計算を提供します。
彼らの技術は、複数のエージェントまたはデータ所有者が、プライベートデータを公開することなく、共有データセット上で協力し、計算することを可能にします。
Sentient内では、分散型AIワークロードが機密かつ検証可能であることが保証されます。
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3. @billions_ntwk - アイデンティティ & 評判レイヤー

ビリオンズネットワークは、このインテリジェントなウェブの誰が誰であるかを示します。
人間の証明からZKベースの評価スコアまで、これは行為者が人間であるか、エージェントであるか、またはハイブリッドであるかを検証し、すべての貢献が責任を持つことを保証します。
分散型AI経済において、それは信頼にとって不可欠です。
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4. @PhalaNetwork - トラステッドエグゼキューション (TEE)

Phalaは安全で証明可能なコンピュートを提供します。
Phalaを通じて実行されるAIワークロードは、計算が正しく実行され、未変更であったことを暗号的に証明できます。これは、検証可能な自律性に向けた重要なステップです。
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5. @origin_trail - データプロビナンス&ナレッジグラフ

OriginTrailはデータの系譜追跡を専門としています。
それは、誰が何を提供し、いつ、どのように処理されたかを記録し、Sentientのエージェントに供給されるすべてのデータセットが監査可能、クリーン、かつ追跡可能であることを保証します。
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6. @LitProtocol - プログラム可能なガードレール

Lit Protocolは、安全な鍵管理と暗号化制御フローを可能にします。
それは、特定の暗号条件が満たされたときのみエージェントが実行できるようにし、安全性、許可、責任をAIの行動に直接埋め込むことを可能にします。
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7. @Atoma_Network - 機密コンピュートインフラストラクチャ

Atomaは、計算中にモデルの重み、プロンプト、およびユーザーデータを保護することに焦点を当てています。
彼らの機密AIスタックは、データ所有者とモデルビルダーの両方がプライバシーを保持しながら、検証可能な結果を許可することを保証します。
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大きな絵

これらのパートナーは、Sentientの分散型インテリジェンスネットワークのバックボーンである検証可能なAIスタックを形成します。

各レイヤーは、アイデンティティから計算まで、信頼のパズルの一部を追加し、AIエージェントが検証可能性や分散化を犠牲にすることなく、思考、行動、および調整できることを保証します。

これは、Sentientが知性をインフラに変える方法です。