币圈心理医生
AI項目最近錢多得發燙,但聰明的投資人早就在合同裏塞滿免責條款了——他們賭的是你別因爲合規翻車。去年有個朋友就栽在這上面:AI創業項目因數據來源違規被一鍋端,幾百萬投資瞬間蒸發。罪魁禍首?從第一天起就沒給AI穿"防彈衣"。
今天不扯那些AGI大餅,咱們把AI這件皇帝新衣扒個底朝天,看看它到底有哪些致命漏洞,以及Kite這類項目是怎麼給它縫上一套能見人的"西裝"。
**數據來源的原罪**
先說第一個坑:訓練數據從哪來的?有版權嗎?很多項目壓根說不清。紐約時報起訴OpenAI那事兒還記得吧?指控對方未經授權用了幾百萬篇文章。Web3圈子裏更野——隨便爬點數據就敢訓練模型,一旦被抓現行,整個項目根基都得塌。
**黑箱決策的隱患**
第二個問題更棘手:AI給你扔出個結果,但它咋算的?依據啥?全程不透明。這種"黑箱操作"放在DeFi場景裏就是定時炸彈——一個誤判可能讓你資產歸零,事後連原因都查不出來。
**權限失控的災難**
最後是AI代理的自主權限。一個能自己做交易決策的AI,萬一判斷失誤或者被惡意利用,後果不堪設想。
查看原文今天不扯那些AGI大餅,咱們把AI這件皇帝新衣扒個底朝天,看看它到底有哪些致命漏洞,以及Kite這類項目是怎麼給它縫上一套能見人的"西裝"。
**數據來源的原罪**
先說第一個坑:訓練數據從哪來的?有版權嗎?很多項目壓根說不清。紐約時報起訴OpenAI那事兒還記得吧?指控對方未經授權用了幾百萬篇文章。Web3圈子裏更野——隨便爬點數據就敢訓練模型,一旦被抓現行,整個項目根基都得塌。
**黑箱決策的隱患**
第二個問題更棘手:AI給你扔出個結果,但它咋算的?依據啥?全程不透明。這種"黑箱操作"放在DeFi場景裏就是定時炸彈——一個誤判可能讓你資產歸零,事後連原因都查不出來。
**權限失控的災難**
最後是AI代理的自主權限。一個能自己做交易決策的AI,萬一判斷失誤或者被惡意利用,後果不堪設想。

