In den Bereichen Luftfahrt, Finanzen, Gesundheitswesen und DeFi sind die Kosten für Fehler von KI oft zu hoch, um sie sich leisten zu können. Das aktuelle Problem ist nicht mehr, ob das Modell genau ist oder ob es funktioniert, sondern ob man im Falle eines Vorfalls klar kommunizieren und die Umstände nachvollziehen kann. Regulierungsbehörden und Verantwortliche werden die Aussage, dass das Modell zu diesem Zeitpunkt so gedacht hat, nicht akzeptieren; sie benötigen eine vollständige, klare und nachvollziehbare Dokumentation: • Wer hat dieses Ergebnis tatsächlich berechnet? • Welche Version des Modells wurde verwendet? • Wie war die Umgebung während der Ausführung? • Gab es die Möglichkeit einer Manipulation? DSperse und JSTprove von Inference Labs wurden speziell entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Durch verteiltes Inferenzieren in Kombination mit einem effizienten zkML-Beweismechanismus kann jede Vorhersage und Entscheidung der KI ein verifizierbares kryptografisches Beweisstück erzeugen, ohne dabei private Daten oder Modellgewichte offenzulegen. So kann das System sowohl in realen Szenarien normal funktionieren als auch nachträglich eine unabhängige Prüfung durch Dritte akzeptieren, was sowohl Transparenz und Verantwortlichkeit gewährleistet als auch Privatsphäre und geistiges Eigentum schützt. In diesen Branchen, in denen Vertrauen von höchster Bedeutung ist, ist Verifizierbarkeit kein Pluspunkt mehr, sondern eine notwendige Hürde. Sie kann die ursprünglich intransparente KI-Entscheidungsfindung in nachweisbare Beweise verwandeln und somit die Risiken und Kosten von Fehlern grundlegend senken. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs