În aviație, finanțe, sănătate și DeFi, costul IA este adesea prea mare pentru a fi suportat atunci când lucrurile merg prost Problema acum nu este dacă modelul este precis sau nu, ci dacă ceva s-a întâmplat poate fi explicat și investigat clar. Reglementatorii și părțile responsabile nu vor accepta afirmația pe care modelul o gândea la momentul respectiv și au nevoie de o evidență clară și trasabilă: • Cine a calculat acest rezultat? • Ce versiune a modelului este folosită? • Cum este mediul atunci când este pusă în aplicare? • Există posibilitatea de manipulare? DSperse și JSTprove de la Inference Labs sunt special concepute pentru a rezolva această problemă. Prin combinarea raționamentului distribuit cu mecanisme eficiente de demonstrație zkML, predicția și decizia fiecărei AI pot genera demonstrații criptografice verificabile fără a dezvălui date private sau greutăți ale modelului Acest lucru permite sistemului să funcționeze normal în scenarii reale și să fie auditat independent de o terță parte ulterior, asigurând transparență și responsabilitate, protejând în același timp confidențialitatea și proprietatea intelectuală În aceste industrii cu cerințe extrem de ridicate de încredere, verificabilitatea nu mai este un avantaj, ci un prag care trebuie depășit. Poate transforma deciziile AI care inițial erau cutii negre în dovezi bine documentate, reducând fundamental riscul și costul erorii #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs