Wie kann Inference Labs die Kosten von Fehlern in AI-Modellen reduzieren? Flughäfen, Finanzen, Gesundheitswesen, DeFi; das gemeinsame Merkmal dieser Bereiche ist nur eines: Wenn ein Fehler auftritt, sind die Kosten extrem hoch! In solchen Szenarien ist das Problem von AI längst nicht mehr, ob sie funktioniert oder genau ist, sondern ob sie auditiert werden kann. Regulierung, Verantwortung, Compliance akzeptieren niemals, dass das Modell so gedacht hat. Was sie brauchen, ist eine klare Audit-Kette: „Wer hat diese Vorhersage gemacht? Welches Modell wurde verwendet? Unter welchen Bedingungen wurde es ausgeführt? Wurde es manipuliert?“ Die von Inference Labs eingeführten DSperse und JSTprove wurden genau entwickelt, um dieses Kernproblem zu lösen. Durch verteilte Beweise und effizientes zkML-Inferenz können jede Vorhersage und jede Aktion zurückverfolgt und verifiziert werden, ohne private Daten oder proprietäre Modellgewichte offenzulegen. Das bedeutet, dass das System sowohl in einer realen Umgebung betrieben werden kann als auch nachträglich einer unabhängigen Prüfung unterzogen werden kann; es erfüllt sowohl den Datenschutz als auch den IP-Schutz, ohne Transparenz und Verantwortlichkeit zu opfern. In hochriskanten Bereichen ist Vertrauen kein zusätzlicher Wert, sondern eine Grundvoraussetzung. Verifizierbarkeit wird zum Passierschein für AI, um in die reale Welt einzutreten! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs