Esto es exactamente lo que hemos estado construyendo en OpenLedger. La Prueba de Atribución nos ayuda a citar fuentes de IA en la cadena y recompensarlas cada vez que se utiliza su datos en una inferencia de IA. Lo que hace que los modelos o agentes de IA construidos sobre OpenLedger sean más poderosos es que la explicabilidad está habilitada por defecto. Esto no solo nos permite identificar las fuentes, sino que también muestra por qué la IA tomó cada decisión, haciéndola más confiable.
a16z
a16z29 jul 2025
.@balajis dice que la IA está ampliando la brecha de verificación. Se necesitarán una gran cantidad de empleos para cerrarla. El 'prompting' inunda el mundo con falsificaciones. La criptografía trae de vuelta la prueba. “Vas a necesitar publicaciones con hash criptográfico e identificaciones criptográficas ... para saber que los datos no fueron manipulados.” En la era de la IA, la confianza tiene que ser diseñada.
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