フロンティアAIが怖く感じるのは、ほとんどが黒い箱でロゴがついたように動いているからです。@inference_labsがDSperse + JSTproveでやっていることは基本的に「よし、証明してみろ」と言っているようなものです。 私はDSperseの論文に戻りました。そこでは、フルモデルのSNARKコスプレではなく、高価値な部分計算の戦略的暗号検証と説明されています。モデルの一部は独立して証明可能な単位となり、安全ゲートや異常検出器、プライベートヘッドをロックし、ネットワーク全体をZK地獄に引きずり込むことなく確保できます。 一方で、JSTproveとGitHub組織のオープンソースリポジトリは、PolyhedraのExpanderバックエンドにエンドツーエンドのパイプラインを提供します。ONNXモデルを入力すると、CLIが証明や監査可能なアーティファクトを出力し、深い暗号知識は不要です。 ❯ DSperseが証明する価値があるものを決める ❯ JSTproveは証明と暴露の仕方を扱います ほとんどの「フロンティアAI」スタックは、行動ではなくベンチマークを信頼するように求めています。この組み合わせは逆のもので、賭けたくない失敗モードを選び、そのまま証拠を送るのです。 もしロボティクス、金融、エージェント分野で本格的なシステムを構築するなら、次の正直なステップは簡単です。脅威モデルをマッピングし、どの部分をDSperse + JSTproveにルーティングするかを尋ねます。もし答えが「全くない」なら、まだ本当のところ信頼を追いかけているわけではありません #zkML