Negli ultimi giorni ho visto alcuni video divertenti su come abbinare i vestiti, davvero esagerati e molto divertenti🤣 Come utilizzare l'AI in modo affidabile è diventato un problema centrale per l'industria e il pubblico, mentre @inference_labs rompe l'inerzia dello sviluppo cieco che accontenta il pubblico, ponendo la sicurezza come presupposto fondamentale per l'implementazione dell'AI, affrontando i punti critici del settore: lo sviluppo dell'AI non dovrebbe cercare solo la velocità, ma anche mantenere la sicurezza e l'affidabilità come linee guida fondamentali. La verificabilità dell'intelligenza artificiale è stata a lungo sottovalutata dall'industria, ma è proprio la chiave per il suo ingresso nei contesti della vita reale. Ci siamo già profondamente affidati ai risultati dell'AI, ma spesso, senza prove concrete e senza poter confermare se il modello funzioni secondo la logica prevista, ci fidiamo passivamente di questi risultati; questo è il rischio centrale dell'implementazione dell'AI in tutti i contesti, e l'emergere di Inference Labs offre una soluzione a questo rischio. ✅ Per garantire che l'AI abbia una vera verificabilità, Inference Labs ha creato un meccanismo di verifica a strati, approfondendo l'interno dei grandi modelli di AI, scomponendo ogni dettaglio e verificando ogni logica, fornendo una verifica di sicurezza concreta per l'output del modello. Nella sua filosofia centrale: un'AI verificabile è un'AI degna di essere utilizzata; solo dopo una verifica di sicurezza, l'AI può essere implementata nei contesti reali. Basandosi su tecnologie di inferenza dimostrabili in crittografia, Inference Labs rende possibile la "disaffezione" dell'AI, realizzando tre capacità fondamentali. 1⃣ Verificare direttamente il processo di esecuzione e i risultati dell'AI, dicendo addio alla fiducia "a scatola nera". 2⃣ Assicurare che ogni decisione dell'AI venga eseguita rigorosamente secondo la logica predefinita del modello, eliminando deviazioni logiche e perdita di controllo. 3⃣ Essere in grado di completare la verifica di correttezza in un ambiente sicuro e regolamentato, garantendo al contempo la riservatezza del modello e dei dati, bilanciando le esigenze di sicurezza e privacy. Questo è esattamente il prototipo di intelligenza artificiale senza necessità di fiducia che Inference Labs sta costruendo, non dipendendo dalla fiducia cieca nei modelli, ma utilizzando mezzi tecnici per rendere l'esecuzione, le decisioni e l'output dell'AI completamente verificabili, dimostrabili e controllabili, risolvendo alla radice il problema dell'"inaffidabilità" dell'AI, per un'implementazione realmente sicura e su larga scala dell'intelligenza artificiale nei contesti reali, costruendo la barriera tecnologica più fondamentale.