In de luchtvaart, financiën, gezondheidszorg en DeFi zijn de kosten van fouten door AI vaak te hoog om te dragen. De vraag is nu niet meer of het model nauwkeurig is of goed functioneert, maar of we na een probleem duidelijk kunnen uitleggen wat er is gebeurd en het kunnen onderzoeken. Toezichthouders en verantwoordelijken zullen de verklaring dat het model op dat moment zo dacht niet accepteren; zij hebben een volledige set duidelijke, traceerbare records nodig: • Wie heeft dit resultaat precies berekend? • Welke versie van het model is gebruikt? • Wat was de omgeving tijdens de uitvoering? • Was er een mogelijkheid tot manipulatie? DSperse en JSTprove, gelanceerd door Inference Labs, zijn speciaal ontworpen om dit pijnpunt op te lossen. Door gedistribueerde inferentie te combineren met een efficiënte zkML-bewijsmechanisme, kan elke voorspelling en beslissing van AI een verifieerbaar cryptografisch bewijs genereren, zonder dat privacygegevens of modelgewichten worden onthuld. Op deze manier kan het systeem normaal functioneren in echte scenario's en kan het achteraf een onafhankelijke audit door derden ondergaan, wat zowel transparantie als verantwoordelijkheid waarborgt, terwijl privacy en intellectueel eigendom worden beschermd. In deze sectoren waar vertrouwen van het grootste belang is, is verifieerbaarheid geen extra voordeel meer, maar een noodzakelijke drempel. Het kan de oorspronkelijk zwarte doos van AI-beslissingen omzetten in verifieerbaar bewijs, waardoor de risico's en kosten van fouten fundamenteel worden verlaagd. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs