Nos setores de aviação, finanças, saúde e DeFi, um erro da IA pode ter um custo muito alto, que não se pode suportar. A questão agora não é se o modelo é preciso ou se funciona, mas sim se, quando algo dá errado, conseguimos explicar claramente e investigar a fundo. Os reguladores e responsáveis não aceitarão a justificativa de que o modelo pensou assim na hora; eles precisam de um conjunto completo de registros claros e rastreáveis: • Quem realmente calculou esse resultado? • Qual versão do modelo foi utilizada? • Como era o ambiente durante a execução? • Houve possibilidade de manipulação? O DSperse e o JSTprove, lançados pela Inference Labs, foram projetados especificamente para resolver esse problema. Através da inferência distribuída combinada com um mecanismo de prova zkML eficiente, cada previsão e decisão da IA pode gerar uma prova criptográfica verificável, sem vazar dados privados ou pesos do modelo. Dessa forma, o sistema pode operar normalmente em cenários reais e, posteriormente, aceitar auditorias independentes de terceiros, garantindo tanto a transparência e a responsabilidade quanto a proteção da privacidade e da propriedade intelectual. Em setores que exigem alta confiança, a verificabilidade não é apenas um diferencial, mas um requisito essencial. Ela transforma a decisão da IA, que antes era uma caixa-preta, em evidências documentadas, reduzindo fundamentalmente os riscos e custos associados a erros. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs