航空、金融、医療、DeFiの分野では、AIが一度失敗するとコストが高すぎて負担が難しいことが多いです 今の問題はモデルが正確かどうかではなく、何かが明確に説明され調査できるかどうかです。 規制当局や責任者は、モデルが当時の考え方を認めず、明確で追跡可能な記録が必要です。 ・この結果を算出したのは誰ですか? • どのモデルのバージョンが使用されていますか? ・実行されたときの環境はどのようなものか? ・改ざんの可能性があるか? Inference LabsのDSperseとJSTproveは、この課題を解決するために特別に設計されています。 分散推論と効率的なzkML証明メカニズムを組み合わせることで、各AIの予測と判断は、プライベートデータやモデルの重みを明かさずに検証可能な暗号学的証明を生成できます これにより、システムは実際の状況で通常通り動作し、その後第三者による独立監査を受けることで、透明性と説明責任を確保しつつ、プライバシーと知的財産を保護します 非常に高い信頼要件を持つこれらの業界では、検証可能性はもはやプラスではなく、突破しなければならない閾値となっています。 元々ブラックボックスだったAIの意思決定を、よく記録された証拠に変え、リスクとミスのコストを根本的に低減できます #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs