В авіації, фінансах, охороні здоров'я та DeFi вартість ШІ часто надто висока, щоб його дозволити, якщо щось піде не так Проблема зараз не в тому, чи є модель точною, а в тому, чи сталося щось, можна чітко пояснити і дослідити. Регулятори та відповідальні сторони не приймуть твердження, що модель думала на той час, і їм потрібен чіткий і відстежуваний запис: • Хто розрахував цей результат? • Яка версія моделі використовується? • Яке середовище виглядає під час його виконання? • Чи є ймовірність втручання? DSperse та JSTprove від Inference Labs спеціально розроблені для вирішення цієї проблеми. Поєднуючи розподілене мислення з ефективними механізмами доказу zkML, прогнозування та рішення кожного ШІ можуть генерувати перевірені криптографічні докази без розкриття приватних даних чи ваг моделей Це дозволяє системі нормально працювати в реальних ситуаціях і після цього проходити незалежний аудит третьою стороною, забезпечуючи прозорість і підзвітність, а також захищаючи приватність і інтелектуальну власність У цих галузях із надзвичайно високими вимогами до довіри перевіреність вже не є перевагою, а є порогом, який потрібно перейти. Вона може перетворити рішення ШІ, які спочатку були «чорними скриньками», на добре задокументовані докази, фундаментально знижуючи ризики та вартість помилок #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs