Ilmailussa, rahoituksessa, terveydenhuollossa ja DeFi-alalla tekoälyn kustannukset ovat usein liian korkeat varattavaksi, jos se menee pieleen Ongelma ei nyt ole se, onko malli tarkka vai ei, vaan se, onko jotain tapahtunut, voidaan selittää ja tutkia selkeästi. Viranomaiset ja vastuulliset tahot eivät hyväksy väitettä, että malli ajatteli tuolloin, ja he tarvitsevat selkeän ja jäljitettävän asiakirjan: • Kuka laski tämän tuloksen? • Mitä malliversiota käytetään? • Millainen ympäristö on, kun se toteutetaan? • Onko mahdollista manipulointia? Inference Labsin DSperse ja JSTprove on suunniteltu erityisesti ratkaisemaan tämä kipupiste. Yhdistämällä hajautetun päättelyn tehokkaisiin zkML-todistusmekanismeihin, jokaisen tekoälyn ennuste ja päätös voivat tuottaa todennettavissa olevia kryptografisia todistuksia paljastamatta yksityisiä tietoja tai mallipainoja Tämä mahdollistaa järjestelmän normaalin toiminnan todellisissa tilanteissa ja sen itsenäisen auditoinnin kolmannen osapuolen toimesta, varmistaen läpinäkyvyyden ja vastuullisuuden samalla kun suojataan yksityisyys ja immateriaalioikeudet Näillä toimialoilla, joilla luottamusvaatimukset ovat erittäin korkeat, todennettavuus ei ole enää plussa, vaan kynnys, joka on ylitettävä. Se voi muuttaa tekoälypäätökset, jotka alun perin olivat mustia laatikoita, hyvin dokumentoiduiksi todisteiksi, mikä vähentää merkittävästi virheiden riskiä ja kustannuksia #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs