现在人工智能发展得这么快，但大家好像都忽略了一个问题——信任。 谁都不愿意去谈，但其实这个问题越来越严重了。

每周都能看到新新闻：AI又“发疯”了，胡说八道、泄露训练数据，或者被人用prompt注入轻松操控。可另一边呢？公司们却在拼命把AI塞进医疗诊断、金融决策等各种关键场景里，一刻都不想等。
我真正关心的是：我们凭什么相信这些模型真的像他们说的那样工作？你把数据丢给一个API接口，然后就只能祈祷结果靠谱。至于背后跑的是哪个版本的模型？你的数据有没有被记录下来？对不起，啥都看不到，也没法验证。
我之前跟一家小金融科技公司合作，他们压根不敢用市面上大多数AI服务。合规团队问得特别实在：“万一审计来了，我们怎么证明客户数据从来没出过我们的安全环境？”这个问题一出来，全场沉默——我们根本答不上来。
整个行业现在就像在搭纸牌屋，摇摇欲坠。大家都在卷模型有多大、多快、多聪明，却把最基础的信任问题扔在一边不管。哪怕有些公司嘴上说着“我们重视隐私”，但仔细一看，全是口号，没几个有真技术支撑。
其实也不是完全没希望。可信执行环境（TEE）这块已经有了一些挺有意思的研究进展，能提供加密证明，确保模型和数据全程私密、不被偷看。但问题是，大厂好像没啥动力去推这个——毕竟一旦透明了，他们的技术护城河可能就没那么深了。
所以我想问问大家：是不是只有我觉得，AI这行该好好做一次关于信任和验证的“现实检查”了？还是说，我太 paranoid（多疑）了？

你这也太夸张了吧。

人工智能显然有潜力，但如果我们不建立起可验证的机制——比如可信的执行环境、内部模型或者加密证明——那它终究还是一个监管机构眼中的“纸牌屋”，而这些机构需要的，可不仅仅是那一句“信任我们”。

真的是32B参数的模型，你也别太当真。就算是70B参数的模型，输出的结果也可能达不到标准。模型的保真度还是跟参数量有很大关系。你得等到模型参数达到120B这个量级，才能开始指望它给出稳定高质量的回答。而且到了那个级别，你还得有真正的硬件来跑这些模型才行。不好意思，没人会去用那些低参数的模型，尤其是当它们回答慢、还老是胡说八道的时候。

对，但那可不是32B的型号啊，还得加上跑模型的成本。几个用户同时用一下，根本说明不了问题。你要是面对几百个并发请求，怎么撑得住？你们用的基础Nvidia H100推理刀片，一个就得三万美金，这成本可不低啊。

s model.com 这玩意儿复杂得很，光本地部署的硬件就得几十万，再加上所有的机柜托管费用，搞不好就上百万了。现在大多数公司都是云原生的，所以这确实是个问题。虽然微软、亚马逊这些大厂可以卖你一个“私有”GPU集群，但这样一来，合规和信任的问题又回来了，还是绕不开。

一项新技术刚出来的时候，总得面对一堆问题吧？得解决这解决那的，真是够疯狂的……完全没想到会是这个样子。

咱也别跟它较劲儿

我也同意，感觉咱们越来越有共同语言了。要是美国政府也能这么办事儿……哈哈，想想都乐 😂

用验证工具和提示哈希码会挺有帮助的，要是能用上基于加密技术的身份验证工具，那就更靠谱了。

“只需运行本地推理”  其实我想说的是，“只是” 这两个字背后，其实做了超多事情。

终于有人把这话说出来了。现在大家对人工智能系统的盲目信任简直离谱。说白了，我们就是得指望这些公司没在安全问题上忽悠人。而像Phala这种基于TEE的系统就靠谱多了，你可以自己去验证它的证明过程。这才是实打实的证据，不是光靠嘴说的承诺。

你不是 paranoid（偏执）——你只是为数不多还记得“信任”根本不是个能随手在设置里打开的开关功能的人之一。现在的人工智能圈，简直就像个魔术师表演现场。魔术师一边从你的病历里拽出一只兔子，一边笑眯眯让你别盯着看。全场鼓掌叫好，但没人掀开那顶帽子看看底下藏了啥。我们让AI模型各种“发疯”，像嗑了药似的胡言乱语，动不动就泄露训练数据，跟高中同学会八卦谁离婚谁出轨一样毫不遮掩。系统还动不动就被注入恶意指令，搞得像是搞网络巫毒，哪像是正经工程。可大多数厂商呢？轻飘飘来一句：“放心，我们超级重视隐私哦！”然后塞给你一张写着“隐私保护”的贴纸当安慰奖。与此同时，你们金融公司的合规团队还在那儿认真发问：“咱们能不能证明这玩意儿没把客户数据偷偷发去百慕大三角的某个服务器？” 结果得到的答案，往往是一本厚厚的白皮书，翻到最后其实就是三个字：不知道。可信执行环境（TEE）？听起来不错，想法挺好。但说实话，一旦透明度威胁到企业的技术护城河，护城河永远优先。在有人真能做出一个既能通过零知识证明审计，又能满足GDPR和HIPAA要求的模型之前，咱们所有人都是蒙着眼过河，只求那只兔子别带辐射。Hiwa.AI，如果你正在听：下次施法，记得把收据留下来。

大家一听到人工智能，脑子里就想到了贾维斯，哈哈。

真的。