Ostatnio zauważono wyraźny wzrost zainteresowania @inference_labs. Nie chodzi o cenę czy wydarzenia, ale o to, że zaczęli się często pojawiać w kręgach, które nie należą do świata kryptowalut. Kilka dni temu zobaczyłem, że Inference Labs zostało wyróżnione przez media biznesowe takie jak „Entrepreneur”, a temat nie dotyczył tego, jak potężna jest AI, ale bardzo realnego problemu: Gdy AI zaczyna podejmować decyzje samodzielnie, kto ponosi odpowiedzialność? Jak można pociągnąć do odpowiedzialności? W artykule użyto przykładu lotniska jako scenariusza wysokiego ryzyka — wielosystemowa współpraca, niestabilna sieć, brak interwencji w czasie rzeczywistym. W takiej sytuacji, jeśli wnioski AI są błędne, „prawidłowy wynik” to już za mało, musi być w stanie wyjaśnić „dlaczego tak zrobiono”. To w rzeczywistości dotyka największej słabości AI: większość procesów wnioskowania to czarna skrzynka. Możesz zobaczyć tylko wynik, nie widzisz procesu, a tym bardziej nie możesz go zweryfikować. Jeśli AI tylko generuje treści, to nie ma dużego problemu; ale gdy zaczyna być używane do łańcucha, zarządzania funduszami, uruchamiania protokołów, jako Agent automatycznie wykonujący transakcje, ta nieprzejrzystość jest niemal śmiertelna. To właśnie uważam za prawdziwie interesujące w Inference Labs. Nie porównują parametrów modeli, ani nie chwalą się wydajnością, ale koncentrują się na: 👉 Jak uczynić proces wnioskowania AI „weryfikowalnym, audytowalnym, odpowiedzialnym”. Ostatnio ich działania w ekosystemie Bittensor idealnie wpisują się w ten punkt. Szczególnie uruchomienie Subnet 2: DSperse. DSperse robi coś bardzo prostego: Wnioskowanie AI to nie „zaufaj mi”, ale każda produkcja ma wbudowany dowód zk, proces jest zapisywany na łańcuchu, możliwy do weryfikacji, niezmienny. Co ważniejsze, wagi modelu mogą być szyfrowane i współdzielone — inni mogą korzystać z twojego modelu, ale nie widzą twoich kluczowych parametrów. To dla prawdziwych twórców modeli jest bardzo realny punkt przełomowy:...