En aviación, finanzas, sanidad y DeFi, el coste de la IA suele ser demasiado alto cuando sale mal El problema ahora no es si el modelo es preciso o no, sino si algo ha ocurrido puede explicarse e investigarse claramente. Los reguladores y las partes responsables no aceptarán la afirmación que el modelo estaba pensando en ese momento, y necesitan un registro claro y rastreable: • ¿Quién calculó este resultado? • ¿Qué versión del modelo se utiliza? • ¿Cómo es el entorno cuando se ejecuta? • ¿Existe la posibilidad de manipulación? DSperse y JSTprove de Inference Labs están diseñados específicamente para resolver este problema. Al combinar el razonamiento distribuido con mecanismos eficientes de demostración zkML, la predicción y decisión de cada IA puede generar pruebas criptográficas verificables sin revelar datos privados ni pesos de modelos Esto permite que el sistema funcione normalmente en escenarios reales y sea auditado de forma independiente por un tercero posteriormente, garantizando transparencia y responsabilidad mientras protege la privacidad y la propiedad intelectual En estas industrias con requisitos de confianza extremadamente altos, la verificabilidad ya no es un plus, sino un umbral que debe superarse. Puede convertir decisiones de IA que originalmente eran cajas negras en pruebas bien documentadas, reduciendo fundamentalmente el riesgo y el coste del error #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs