Building with KRNL → Trustworthy AI
@KRNL_xyz 已经走到这样一个阶段：AI 不再只是生成文本或图片，而是在 谈判合约、管理供应链、执行交易、甚至操作关键基础设施。如果它的来源和过程不可验证，那就无法真正信任它。
KRNL 正是为了解决这个问题，提供一套让 AI 可验证、可审计、可信任的框架。核心有三个方向：
🔹 Accountability（可追责）
- 每一步 AI 行动都有 不可篡改的审计轨迹。
- 引入 AgentFacts + 可验证凭证，能清楚标注是谁构建了模型、更新过什么、遵循哪些规则。
- 数据、模型和输出都有 责任链条，保证从源头到结果都有迹可循。
🔹 Governance（治理管控）
- 安全与权限控制：只有授权用户或代理才能调用模型、工具和数据。
- 防护栏：屏蔽违规话题、恶意内容、防数据外泄和越狱，同时记录并解释模型决策。
- 合规内置：直接映射到 欧盟 AI 法案和 NIST AI RMF 的合规要求。
🔹 Transparency（透明可验证）
- 提供 AI-BOM（组件、数据集、微调、提示词、工具）+ 来源链，做到完整的依赖追踪。
- 加入 水印与内容来源标记（如 C2PA、SynthID），让下游用户能确认内容是否为 AI 生成或被修改过。
未来的 AI 不能靠“盲目信任”来运行，它必须是 可问责、可审计、可验证 的。
👉这就是 @KRNL_xyz 的意义：把信任变成可以被证明的东西。
#Starboard @Galxe @GalxeQuest @GravityChain @AlvaApp $G #KRNL
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