كيف تقلل مختبرات الاستدلال من تكلفة أخطاء النماذج الذكاء الاصطناعي؟ المطارات، التمويل، الرعاية الصحية، التمويل اللامركزي؛ هذه المناطق تشترك في شيء واحد فقط؛ عندما تسوء الأمور، تصبح مكلفة جدا! في مثل هذا السيناريو، لم يعد سؤال الذكاء الاصطناعي هو ما إذا كان يمكن تشغيله أم لا، بل ما إذا كان يمكن تدقيقه. التنظيم، المسؤولية، الامتثال، لا تقبل أبدا النموذج الذي كان يعتقد في ذلك الوقت. ما يحتاجونه هو رابط تدقيق واضح: من حسب هذا التنبؤ؟ ما هو النموذج المستخدم؟ تحت أي ظروف يتم إداؤها؟ هل تم العبث به من قبل؟ ” تم تصميم DSperse وJSTprove من Inference Labs لحل هذه المشكلة الأساسية. من خلال البراهين الموزعة والاستدلال الفعال ل zkML، يمكن تتبع كل توقع وإجراء والتحقق منه دون كشف بيانات خاصة أو أوزان نماذج ملكية. وهذا يعني أن النظام يمكن أن يعمل في بيئة حقيقية ويخضع للتدقيق بشكل مستقل بعد حدوثه؛ الخصوصية وحماية الملكية الفكرية دون التضحية بالشفافية والمساءلة. في المناطق عالية الخطورة، الثقة ليست قيمة مضافة، بل شرطا أساسيا. القابلية للتحقق، أصبحت جواز سفر الذكاء الاصطناعي إلى العالم الحقيقي! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs