Hoe kan Inference Labs de kosten van fouten in AI-modellen verminderen? Luchthavens, financiën, gezondheidszorg, DeFi; deze gebieden hebben één gemeenschappelijk kenmerk: als er een fout optreedt, zijn de kosten extreem hoog! In zulke scenario's is het probleem van AI niet langer of het kan draaien of hoe nauwkeurig het is, maar of het kan worden geaudit. Regulering, verantwoordelijkheid, naleving, accepteren nooit dat het model op dat moment zo dacht. Wat ze nodig hebben, is een duidelijke auditketen: "Wie heeft deze voorspelling gemaakt? Welk model is gebruikt? Onder welke voorwaarden is het uitgevoerd? Is het gemanipuleerd?" De DSperse en JSTprove van Inference Labs zijn precies ontworpen om dit kernprobleem op te lossen. Door middel van gedistribueerd bewijs en efficiënte zkML-inferentie kan elke voorspelling en actie worden getraceerd en geverifieerd, zonder dat privacygegevens of eigendomsmodelgewichten hoeven te worden blootgesteld. Dit betekent dat het systeem zowel in een echte omgeving kan draaien als achteraf een onafhankelijke audit kan ondergaan; het voldoet aan privacy- en IP-bescherming zonder in te boeten op transparantie en verantwoording. In hoog-risico gebieden is vertrouwen geen toegevoegde waarde, maar een voorwaarde. Verifieerbaarheid wordt de toegangspoort voor AI naar de echte wereld!