В таких областях, как авиация, финансы, медицина и DeFi, ошибка ИИ может обойтись слишком дорого, и это неприемлемо. Теперь вопрос не в том, насколько точна модель или может ли она работать, а в том, можно ли объяснить и выяснить, что произошло, если что-то пойдет не так. Регуляторы и ответственные лица не примут объяснение, что модель в тот момент так и думала; им нужны четкие и прослеживаемые записи: • Кто именно вычислил этот результат? • Какая версия модели использовалась? • Какова была среда выполнения? • Была ли возможность подделки? DSperse и JSTprove от Inference Labs специально разработаны для решения этой проблемы. С помощью распределенного вывода и эффективного механизма zkML доказательства каждое предсказание и решение ИИ могут генерировать проверяемые криптографические доказательства, при этом не раскрывая личные данные или веса модели. Таким образом, система может нормально функционировать в реальных условиях, а затем пройти независимый аудит третьей стороной, что обеспечивает как прозрачность и подотчетность, так и защиту конфиденциальности и интеллектуальной собственности. В этих отраслях, где требования к доверию крайне высоки, проверяемость уже не является дополнительным преимуществом, а обязательным порогом. Она может превратить изначально черный ящик решений ИИ в доказательства, которые можно проверить, тем самым существенно снижая риски и затраты, связанные с ошибками. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs