Otra gran perspectiva de @karpathy, señalando la importancia de la verificabilidad de la IA "Creo que la analogía más fuerte es la de la IA como un nuevo paradigma de computación (Software 2.0) ... El Software 1.0 automatiza fácilmente lo que puedes especificar. El Software 2.0 automatiza fácilmente lo que puedes verificar. ... En este nuevo paradigma de programación, la nueva característica más predictiva a considerar es la verificabilidad. Si una tarea/empleo es verificable, entonces es optimizable directamente o a través del aprendizaje por refuerzo, y una red neuronal puede ser entrenada para funcionar extremadamente bien." La verificabilidad en este marco gira más en torno al contexto de entrenamiento/optimización - la evaluación de si la salida de una IA es correcta + habilitando una mejor automatización debido a eso. La verificabilidad en IA + cripto se centra más en el contexto de ejecución. - ¿Podemos verificar que la entrada, el modelo y la salida son correctos y no han sido manipulados (inferencia verificable)? - ¿Puede alguien en el mundo volver a ejecutar esta inferencia y obtener el mismo resultado hoy, mañana y dentro de 1 año (inferencia determinista)? - ¿Podemos verificar el código exacto que ejecuta este agente (tiempo de ejecución verificable)? - ¿Podemos verificar que solo el agente tiene acceso y la capacidad de transaccionar desde su billetera (tiempo de ejecución verificable)? - ¿Podemos verificar la reputación de este agente (ERC-8004)