Come può Inference Labs ridurre il costo degli errori nei modelli di AI? Aeroporti, finanza, sanità, DeFi; l'unico punto in comune in questi settori è uno solo: una volta che si commette un errore, il costo è estremamente elevato! In scenari come questi, il problema dell'AI non è più se può funzionare o se è precisa, ma se può essere sottoposta a audit. Regolamentazione, responsabilità, conformità, non accettano mai che il modello stesse pensando in quel modo. Ciò di cui hanno bisogno è una chiara catena di audit: "Chi ha effettuato questa previsione? Quale modello è stato utilizzato? In quali condizioni è stato eseguito? È stato manomesso?" DSperse e JSTprove, lanciati da Inference Labs, sono progettati proprio per risolvere questo problema centrale. Attraverso la prova distribuita e l'efficiente inferenza zkML, ogni previsione e azione può essere tracciata, verificata, senza dover esporre dati privati o pesi di modelli proprietari. Questo significa che il sistema può funzionare sia in ambienti reali che essere sottoposto a audit indipendenti in seguito; soddisfa sia la protezione della privacy che quella della proprietà intellettuale, senza sacrificare trasparenza e responsabilità. Nei settori ad alto rischio, la fiducia non è un valore aggiunto, ma una condizione necessaria. La verificabilità sta diventando il passaporto per l'AI nel mondo reale! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs