Nei settori dell'aviazione, della finanza, della sanità e del DeFi, quando l'AI commette un errore, il costo è spesso troppo alto per essere sostenuto. Ora la questione non è più se il modello sia preciso o se funzioni, ma se, in caso di problemi, si possa chiarire e verificare. Le autorità di regolamentazione e i responsabili non accetteranno la giustificazione che il modello pensava in quel modo; hanno bisogno di un insieme completo di registrazioni chiare e tracciabili: • Chi ha effettivamente calcolato questo risultato? • Quale versione del modello è stata utilizzata? • Qual era l'ambiente di esecuzione? • C'è stata la possibilità di manomissione? DSperse e JSTprove, lanciati da Inference Labs, sono progettati specificamente per affrontare questo problema. Attraverso l'inferenza distribuita combinata con un meccanismo di prova zkML efficiente, ogni previsione e decisione dell'AI può generare una prova crittografica verificabile, senza rivelare dati privati o pesi del modello. In questo modo, il sistema può funzionare normalmente in scenari reali e può anche essere sottoposto a audit indipendenti di terze parti, garantendo sia la trasparenza e la responsabilità, sia la protezione della privacy e della proprietà intellettuale. In questi settori che richiedono un alto livello di fiducia, la verificabilità non è più un valore aggiunto, ma un requisito fondamentale. Essa può trasformare le decisioni dell'AI, che prima erano una scatola nera, in prove documentabili, riducendo sostanzialmente i rischi e i costi derivanti da errori. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs