Als het gaat om AI-projecten, zijn veel mensen misschien een beetje moe geworden van het onderwerp, vooral omdat er steeds meer van deze projecten zijn en de nieuwigheid al lang verdwenen is. Maar vandaag wil ik het hebben over @inference_labs, dat een probleem oplost waar veel mensen zich misschien niet van bewust zijn, maar dat je echt in de problemen kan brengen als je het tegenkomt, en dat is het waard om goed te bespreken. Laat me een heel praktisch probleem schetsen: je betaalt voor een premium AI-service, in de veronderstelling dat je gebruikmaakt van het topmodel dat de aanbieder adverteert, maar in werkelijkheid kan het zijn dat de aanbieder je verzoek stilletjes doorstuurt naar een goedkopere model. Je kunt het interne model niet zien, en de output lijkt ook vergelijkbaar, dus het is echt moeilijk om te ontdekken dat je bent bedrogen. Dit soort situaties wordt professioneel aangeduid als modelvervangingsrisico; simpel gezegd, je betaalt voor een premium service, maar in werkelijkheid gebruik je een goedkopere vervanger. De oplossing van Inference Labs is vrij uniek: het genereert cryptografisch bewijs dat openbaar kan worden geverifieerd met behulp van zero-knowledge proofs, waardoor je kunt bevestigen dat de modelgewichten niet zijn gewijzigd en dat je het specifieke model gebruikt, waardoor je de valkuilen vanaf de bron kunt vermijden. 👉 De kernvoordelen zijn heel duidelijk: 1⃣ Iedereen kan verifiëren. Of het nu jijzelf, een toezichthoudende instantie of een derde partij zoals een auditor is, iedereen kan dit bewijs onafhankelijk controleren, zonder dat je Inference Labs of de aanbieder van de AI-service hoeft te vertrouwen; je hoeft niet op 'persoonlijke integriteit' te vertrouwen. 2⃣ Volledige privacybescherming. De kerngegevens van het model (gewichten) en jouw invoer hoeven niet openbaar te worden gemaakt, wat de veiligheid maximaliseert. Een eenvoudig voorbeeld: het is net als wanneer we HTTPS-encryptie voor webpagina's gebruiken; je hoeft de encryptiedetails niet te kennen, zolang je maar kunt bevestigen dat de verbinding veilig is, en dat is hier ook het geval. De kernvisie is heel duidelijk: gebruikers geruststellen om premium AI te gebruiken, ontwikkelaars aanmoedigen om modellen open te stellen (ter bescherming van IP), de transparantie en betrouwbaarheid van het AI-ecosysteem bevorderen en de afhankelijkheid van grote spelers verminderen. In scenario's zoals on-chain activabeheer en geautomatiseerde agenten, maken mensen zich meer zorgen over het manipuleren van de inferentie en het vervangen van modellen dan over de slimheid van het model. Eerdere vergelijkbare inferentie-verificatieoplossingen waren moeilijk te implementeren vanwege hun traagheid en hoge kosten, maar Inference Labs heeft samengewerkt met Cysic om ZK-hardwareversnelling in te voeren, waardoor het verificatiesysteem een 'versneller' heeft gekregen, waardoor theoretische anti-vervalsing mogelijk wordt. Na de lancering van het mainnet verschuift hun focus naar gebruiksvriendelijker, goedkoper en schaalbaarder, wat perfect aansluit bij de mogelijke explosie van agenten. Deze stijl van niet speculeren en solide werken aan de basis is des te betrouwbaarder. #InferenceLabs