Quando si parla di progetti AI, molte persone potrebbero esserne un po' stanche, soprattutto perché ci sono sempre più di questi progetti e la novità è svanita. Tuttavia, oggi voglio parlare di @inference_labs, che affronta un problema che molti potrebbero non rendersi conto di avere, ma che, se si verifica, può portare a perdite, ed è un argomento che merita di essere approfondito. Parliamo di una trappola molto concreta: hai speso soldi per abbonarti a un servizio AI di alta gamma, pensando di utilizzare il modello di punta pubblicizzato dal fornitore, ma in realtà il fornitore potrebbe aver segretamente reindirizzato le tue richieste a un modello più economico. Dopotutto, non puoi vedere l'interno del modello e i risultati sembrano simili; scoprire di essere stato ingannato è davvero difficile. Questa situazione è professionalmente chiamata rischio di sostituzione del modello, in parole povere, spendi soldi per un servizio di alta gamma, ma in realtà stai usando un sostituto a basso costo. La soluzione di Inference Labs è piuttosto interessante: si basa su prove a conoscenza zero per generare prove crittografiche verificabili pubblicamente, in grado di confermare che i pesi del modello non sono stati modificati e di dimostrare che si sta utilizzando il modello specificato, evitando così il problema fin dalla radice. 👉 I vantaggi principali sono molto chiari. 1⃣ Chiunque può verificare. Che tu sia tu stesso, un ente di regolamentazione o un terzo come un revisore, puoi controllare indipendentemente questa prova, senza dover fidarti di Inference Labs o del fornitore di servizi AI, senza dover contare su una garanzia di "buona fede". 2⃣ Nessuna violazione della privacy. I dati principali del modello (i pesi) e le informazioni che inserisci non devono essere resi pubblici, garantendo la massima sicurezza. Facendo un semplice esempio, è come quando usiamo pagine web crittografate HTTPS: non hai bisogno di conoscere i dettagli della crittografia, basta confermare che la connessione è sicura, e qui funziona allo stesso modo. La loro visione centrale è molto chiara: far sì che gli utenti possano utilizzare con fiducia l'AI di alta gamma, permettere agli sviluppatori di aprire i modelli (garantendo l'IP), promuovere un ecosistema AI trasparente e affidabile, riducendo la dipendenza dai giganti del settore. Nella gestione degli asset on-chain, negli agenti automatizzati e in altri scenari, le persone sono più preoccupate per la possibilità che l'inferenza venga manomessa o che il modello venga sostituito, piuttosto che per l'intelligenza del modello stesso. In passato, soluzioni simili per la verifica dell'inferenza erano difficili da attuare a causa della loro lentezza e dei costi elevati, mentre Inference Labs ha collaborato con Cysic per introdurre l'accelerazione hardware ZK, dotando il sistema di verifica di un "acceleratore", rendendo possibile l'applicazione della teoria della protezione contro le frodi. Dopo il lancio della mainnet, il loro focus si è spostato verso un utilizzo migliore, più economico e scalabile, proprio nel momento in cui gli agenti potrebbero esplodere. Questo approccio solido e non speculativo, che si concentra sulle fondamenta, risulta particolarmente affidabile. #InferenceLabs