Últimamente, he visto que muchos usuarios comparten sus informes anuales de datos, lo que ha generado algunas reflexiones. Frente a un entorno digital cada vez más complejo, los problemas de seguridad se vuelven más evidentes.

Especialmente, los métodos de estafa relacionados con AI están surgiendo constantemente. En el modo tradicional, la AI funciona en servidores centralizados opacos, donde los hackers pueden manipular silenciosamente las instrucciones en segundo plano—las "instrucciones de inversión" originales pueden ser sustituidas por "transferir fondos al atacante". Este tipo de operaciones en caja negra deja grandes vulnerabilidades de seguridad.

Por otro lado, las soluciones transparentes y verificables son diferentes. Tomemos como ejemplo Mira, cuyo concepto central es "rechazar la caja negra, verificar en todo momento"—a través de registros transparentes en la cadena y procesos verificables, cada paso de operación puede ser rastreado y auditado, reduciendo significativamente el riesgo de manipulaciones encubiertas. Los usuarios pueden ver en tiempo real la ruta completa de ejecución de las instrucciones, asegurando que no hayan sido alteradas por intermediarios.

Este cambio de "confianza en la caja negra" a "verificación transparente" podría ser una dirección importante para las futuras aplicaciones de AI en el campo de la criptografía.