L'AI all'avanguardia è molto potente, ma senza prove verificabili è essenzialmente una scatola nera, e nessuno può spiegare come arrivi a certe conclusioni. In scenari chiave come robotica, finanza, guida autonoma e intelligenza on-chain, avere una probabilità elevata di successo non è affatto sufficiente. Ciò di cui abbiamo veramente bisogno è un sistema che possa essere dimostrato matematicamente in modo rigoroso e verificato in qualsiasi momento da terze parti. Inference Labs, attraverso DSperse e JSTprove, ha portato zkML (zero-knowledge machine learning) dalla fase sperimentale a un livello utilizzabile in produzione: • Velocità maggiore, in grado di soddisfare le esigenze delle applicazioni in tempo reale. • Altamente modulare, i programmatori possono costruire in modo flessibile come se stessero assemblando dei mattoncini. • Progettato fin dall'inizio tenendo conto del deployment reale e della sicurezza. Prima ci deve essere una prova crittografica, poi si può parlare di sicurezza dell'identità, e solo alla fine si avrà un vero sistema autonomo affidabile. Solo un'AI verificabile di questo tipo può diventare la base delle infrastrutture future, sia per il controllo dei rischi nel DeFi, per le decisioni nella guida autonoma, sia per l'esecuzione di agenti decentralizzati, tutto ciò non può prescindere da questa fiducia solida. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs