Na aviação, finanças, saúde e DeFi, o custo da IA muitas vezes é alto demais para arcar quando ela dá errado O problema agora não é se o modelo é preciso ou não, mas se algo aconteceu pode ser claramente explicado e investigado. Reguladores e partes responsáveis não aceitarão a alegação de que o modelo estava pensando na época, e precisam de um registro claro e rastreável: • Quem calculou esse resultado? • Qual versão do modelo é utilizada? • Como é o ambiente quando é executado? • Existe possibilidade de adulteração? O DSperse e o JSTprove da Inference Labs foram especificamente projetados para resolver esse ponto de dor. Ao combinar raciocínio distribuído com mecanismos eficientes de prova zkML, a previsão e decisão de cada IA pode gerar provas criptográficas verificáveis sem revelar dados privados ou pesos de modelos Isso permite que o sistema opere normalmente em cenários reais e seja auditado de forma independente por terceiros posteriormente, garantindo transparência e responsabilidade, ao mesmo tempo em que protege a privacidade e a propriedade intelectual Nesses setores com exigências de confiança extremamente altas, a verificabilidade não é mais um ponto positivo, mas um limite que deve ser ultrapassado. Pode transformar decisões de IA que originalmente eram caixas-pretas em evidências bem documentadas, reduzindo fundamentalmente o risco e o custo do erro #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs