Innen luftfart, finans, helsevesen og DeFi er kostnaden for AI ofte for høy til å ha råd til når det går galt Problemet nå er ikke om modellen er nøyaktig eller ikke, men om noe har skjedd kan forklares og undersøkes tydelig. Regulatorer og ansvarlige parter vil ikke akseptere påstanden om at modellen tenkte på det tidspunktet, og de trenger en klar og sporbar dokumentasjon: • Hvem beregnet dette resultatet? • Hvilken versjon av modellen brukes? • Hvordan er miljøet når det kjøres? • Er det mulighet for tukling? Inference Labs' DSperse og JSTprove er spesielt utviklet for å løse dette problemet. Ved å kombinere distribuert resonnement med effektive zkML-bevismekanismer, kan hver AIs prediksjon og beslutning generere verifiserbare kryptografiske bevis uten å avsløre private data eller modellvekter Dette gjør at systemet kan fungere normalt i virkelige situasjoner og deretter bli uavhengig revidert av en tredjepart, noe som sikrer åpenhet og ansvarlighet samtidig som personvern og immaterielle rettigheter beskyttes I disse bransjene med ekstremt høye krav til tillit er verifiserbarhet ikke lenger et pluss, men en terskel som må krysses. Den kan gjøre AI-beslutninger som opprinnelig var svarte bokser om til godt dokumenterte bevis, og dermed fundamentalt redusere risikoen og kostnadene ved feil #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs