Sui Network 推出了一個全面的基礎設施框架,旨在建立人工智能系統中的信任和問責機制。
該公告詳細介紹了一個由四個組件構成的技術堆疊,涵蓋數據驗證、訪問控制、安全計算和自主交易。
隨著自動化決策在商業和機構環境中日益普及,此開發回應了對 AI 系統透明度日益增長的擔憂。
Sui Stack 由四個相互連接的組件組成,針對 AI 部署中的特定挑戰。Walrus 作為數據基礎層,提供具有內建來源追蹤功能的防篡改存儲。
該組件確保數據集和模型在整個運營生命週期中保持可驗證的來源。
Seal 通過可編程加密管理訪問控制,為人類用戶、應用程序和自主代理定義使用參數。
Nautilus 通過在可信執行環境中運行敏感的 AI 工作流程來處理安全執行。這些環境生成加密證明,確認計算過程遵循了預定規則。
Sui 作為協調層,以透明的方式錨定政策、訪問事件、許可證和交易記錄。
該網絡在社交媒體上強調,人工智能不再僅僅是「上層軟件」,而是已經成為「系統」本身,需要將信任「內建」,而非基於假設。
該架構解決了 AI 系統運作方式的根本性轉變。現代實施方案不再作為補充工具運作,而是越來越多地作為核心決策基礎設施。
將數據視為可變且不透明的傳統方法,在 AI 輸出需要解釋或修正時會產生問題。
該項目表示,如果無法證明「數據來自何處、如何變化或誰訪問了它」,建立在該基礎上的一切「都變得更難信任」。
該框架引入了可編程權利管理,允許創作者直接在其內容中嵌入使用條款。
這種方法與傳統許可模式不同,它通過基於代碼的執行,而非僅依賴法律合同。
多個平台可以同時運作,各自為特定社群或使用案例提供適當的貨幣化結構。
該技術堆疊專門針對能夠執行經濟交易的代理型 AI 系統所帶來的挑戰。當軟件系統需要支出權限而不需要持續的人工批准時,傳統支付模式就會失效。
該解決方案實施了有限授權原則,自主代理在明確定義的參數內運作。每筆交易都會生成可驗證的收據,記錄對既定規則的合規性。
這種設計理念使自主運作更加安全,而非引入額外的風險向量。代理可以預訂服務、管理訂閱或購買資源,同時保持審計追蹤。
控制平面結構用受可驗證政策管理的透明流程取代了黑箱操作。
根據公告,未來最有價值的 AI 系統將是那些「我們能夠理解、管理和信任」的系統,而不僅僅是那些能夠自主行動的系統。
該實施為不同的利益相關者群體提供了實際好處。開發人員獲得了支持快速開發和負責任部署實踐的基礎設施。
內容創作者和數據所有者獲得了直接參與 AI 驅動價值鏈的機制,並配備內建的歸屬和補償系統。
企業用戶獲得了可審計的決策軌跡,用文檔化流程取代猜測。
該框架代表了對 AI 治理基本問題的回應,因為系統承擔了更大的運營責任。
該架構不是集中控制,而是在整個 AI 生命週期中分配信任機制。
該方法優先考慮驗證而非假設,創建了智能擴展不會損害問責制或人類監督的系統。
本文 Sui Network 揭示四層堆疊以建立可驗證的 AI 經濟基礎設施 最早出現於 Blockonomi。


