Chủ nhật này tại Hồng Kông, Lagrange, cùng với @awscloud và @MetisL2, đã khởi động tuần lễ Consensus với Hội nghị Thượng đỉnh AI Ứng dụng tập trung vào những gì thực sự cần thiết để đưa AI vào sản xuất. Các nhà sáng lập, nhà xây dựng và nhà điều hành đã tập trung giải quyết những thách thức thực tiễn ở cấp độ triển khai. Các điểm nổi bật của sự kiện bên dưới 👇

Brian Novell, trưởng bộ phận BD tại Lagrange, đã mở đầu sự kiện bằng cách nêu rõ khoảng cách giữa các buổi trình diễn AI và việc triển khai thực tế. Thông qua các ví dụ như loại bỏ deepfake, quyết định tài chính dựa trên AI, độ chính xác của đại lý và tuân thủ, trọng tâm là lý do tại sao khả năng xác minh trở nên quan trọng khi các hệ thống AI hoạt động trong các môi trường có quy định và rủi ro cao.

Nhóm tại @awscloud đã chia sẻ một cập nhật về Chương trình AWS Activate, tập trung vào việc giúp các startup chuyển từ giai đoạn xây dựng ban đầu sang sản xuất. Chương trình cung cấp cho các đội một con đường nhanh chóng để bắt đầu trên AWS, truy cập tín dụng từ 500 đô la đến 100.000 đô la, và các hội thảo thực hành để mở rộng mà không phải gánh chịu chi phí hạ tầng không cần thiết. Sự nhấn mạnh vẫn giữ tính thực tiễn: ít rào cản hơn trong giai đoạn đầu, quyết định kiến trúc rõ ràng hơn, và con đường nhanh hơn để giao hàng.

Phiên thảo luận khai mạc, do Caroline York từ Hiệp hội Fintech Hồng Kông điều phối, tập trung vào việc giám sát các hệ thống AI khi chúng được đưa vào hoạt động. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger, và Thiru @MetisL2 đã thảo luận về các tín hiệu sức khỏe theo thời gian thực, tính toàn vẹn của dữ liệu, và cách các hệ thống phi tập trung phát hiện sự cố và hành vi độc hại mà không cần giám sát tập trung.

Cuộc thảo luận đã chuyển sang nguồn gốc dữ liệu, quản trị và khả năng kiểm toán khi các hệ thống AI tiến vào môi trường doanh nghiệp và được quản lý. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI và Sina Yamani @ActionModelAI đã đề cập đến cách các nhóm theo dõi nguồn gốc dữ liệu, xây dựng các dấu vết kiểm toán và cân bằng giữa việc phát triển AI nhanh hơn với các yêu cầu quy định ngày càng tăng — đặc biệt khi các hệ thống trở nên tự động hơn. Được điều phối bởi Brian Novell của Lagrange.

Tom Ngo @MetisL2 đã phân tích những khoảng cách về niềm tin trong AI tập trung – thực thi mờ đục, nguồn gốc yếu và động lực không phù hợp. Lập luận cốt lõi: blockchain cung cấp một lớp niềm tin, nhưng tiến bộ thực sự đến từ việc xác minh chính việc thực thi mô hình bằng các chứng cứ mật mã, không chỉ đơn thuần là neo dữ liệu trên chuỗi.

Cuộc trò chuyện sau đó đã chuyển sang những gì cần thiết để tích hợp AI vào các quy trình làm việc hiện có của doanh nghiệp. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit, và Kye Gomez @swarms_corp đã thảo luận về việc vượt ra ngoài thử nghiệm — điều hướng các hệ thống kế thừa, các silo dữ liệu, và giới thiệu AI có tính tác động theo cách cải thiện quy trình mà không làm gián đoạn chúng. Được điều phối bởi Thiru @LazAINetwork.