Inom flyg, finans, sjukvård och DeFi är kostnaden för AI ofta för hög för att ha råd med när det går fel Problemet nu är inte om modellen är korrekt eller inte, utan om något har hänt kan förklaras och undersökas tydligt. Tillsynsmyndigheter och ansvariga parter kommer inte att acceptera påståendet att modellen tänkte vid tillfället, och de behöver en tydlig och spårbar dokumentation: • Vem beräknade detta resultat? • Vilken version av modellen används? • Hur ser miljön ut när det körs? • Finns det en möjlighet till manipulation? Inference Labs DSperse och JSTprove är specifikt utformade för att lösa denna smärtpunkt. Genom att kombinera distribuerat resonemang med effektiva zkML-bevismekanismer kan varje AI:s förutsägelse och beslut generera verifierbara kryptografiska bevis utan att avslöja privata data eller modellvikter Detta gör att systemet kan fungera normalt i verkliga situationer och sedan granskas oberoende av en tredje part, vilket säkerställer transparens och ansvarstagande samtidigt som integritet och immateriella rättigheter skyddas I dessa branscher med extremt höga förtroendekrav är verifierbarhet inte längre en fördel, utan en tröskel som måste överskridas. Det kan förvandla AI-beslut som ursprungligen var svarta lådor till väl dokumenterade bevis, vilket i grunden minskar risken och kostnaden för fel #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs