人々はしばしば信頼度スコアを実際の検証と誤解しています。AIモデルが高い信頼度スコアを示しても、それが正しいことを意味するわけではありません—それは単にモデルが正しいと考えているだけであり、これは異なることです。



本当の革新者は?独立したモデルのコンセンサスです。単一のモデルの出力をそのまま信用するのではなく、複数のモデルを通じて結果を検証します。検証が自己参照的ではなく外部かつ分散されたものになると、検証の意味自体が根本的に変わります。

これは、一つの情報源の確信に頼るのから、独立したコンセンサスを通じて信頼を築くことへのシフトです。これこそがAIシステムにおける実際のセキュリティと信頼性の源泉です。
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CountdownToBrokevip
· 5時間前
くそ、confidence scoreはAIの自己満足に過ぎない、全然検証できないじゃないか
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GweiWatchervip
· 5時間前
ハハ、単一モデルの高得点はあまり意味がない。本当に価値があるのは複数モデルのコンセンサスだ。これによって自己検証のやり方を振り払うことができる。
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SleepyValidatorvip
· 5時間前
これはひどいですね。単一モデルの信頼度スコアが真実だと?要するに、自分で自分に点数をつけているだけです。
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CommunityLurkervip
· 5時間前
nglこれがAIの一般的な問題だよね。自信度が高い≠正確性が高いわけではなく、複数のモデルがお互いに検証し合うことが信頼性を高める。
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