《國際AI安全報告2026》突顯了對AI故障日益增長的擔憂，例如虛假信息、錯誤輸出、誤導性建議，以及隨著系統變得更加自主並能夠繞過評估而增加的失控風險。 這些風險不僅源於模型大小；還源於集中數據、不透明的驗證和不對齊的激勵。如果AI在狹窄的管道中進行訓練和評估，失敗的擴大速度與能力的增長一樣快。 我們正在開發的去中心化生態系統在基礎設施層面解決了這個問題，通過分散AI數據來源、擴大驗證範圍和對齊激勵，使貢獻者因質量和透明度而獲得獎勵。 更多樣化的輸入、去中心化的監督和可追溯的參與為可靠性創造了更強的基礎，並減少了系統性脆弱性。 隨著AI的進步，安全不僅僅來自控制。它將來自更好、更公平和更分散的基礎設施。 🔗 來源：