W dziedzinach takich jak lotnictwo, finanse, medycyna i DeFi, gdy AI popełnia błąd, koszty są często zbyt wysokie, aby je ponieść. Obecnie problemem nie jest to, czy model jest dokładny lub czy działa, ale to, czy w przypadku problemu można to jasno wyjaśnić i zbadać. Organy regulacyjne i odpowiedzialne strony nie zaakceptują stwierdzenia, że model w danym momencie tak myślał; potrzebują całego zestawu jasnych, możliwych do śledzenia zapisów: • Kto dokładnie obliczył ten wynik? • Która wersja modelu została użyta? • Jakie były warunki wykonania? • Czy istniała możliwość manipulacji? DSperse i JSTprove, wprowadzone przez Inference Labs, są zaprojektowane specjalnie w celu rozwiązania tego problemu. Dzięki rozproszonemu wnioskowaniu w połączeniu z efektywnym mechanizmem dowodzenia zkML, każde przewidywanie i decyzja AI mogą generować weryfikowalne dowody kryptograficzne, jednocześnie nie ujawniając danych prywatnych ani wag modelu. W ten sposób system może normalnie działać w rzeczywistych scenariuszach, a po fakcie może podlegać niezależnemu audytowi przez stronę trzecią, co zapewnia zarówno przejrzystość, jak i odpowiedzialność, a jednocześnie chroni prywatność i własność intelektualną. W tych branżach, które wymagają wysokiego poziomu zaufania, weryfikowalność nie jest już dodatkowym atutem, ale koniecznym progiem do przekroczenia. Może przekształcić pierwotnie czarną skrzynkę decyzji AI w dowody, które można zweryfikować, zasadniczo zmniejszając ryzyko i koszty związane z błędami. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs