Останнім часом помітно зросла увага до @inference_labs. Це не через ціну чи активність, а тому, що вони починають часто з'являтися у вузьких колах, які не належать до криптокола. Кілька днів тому я бачив, як Inference Labs обговорюють окремо бізнес-медіа, такі як «Entrepreneur», і тема не в тому, наскільки сильний ШІ, а в дуже реальному запитання: Коли ШІ починає приймати рішення самостійно, хто буде відповідати? Як притягнути до відповідальності? У статті наведено сценарії високої напруги, такі як аеропорти, як приклад — Багатосистемна співпраця, нестабільність мережі та безпілотне втручання в реальному часі. У цьому випадку, якщо щось піде не так із висновком, наданим ШІ, «Результат правильний» вже недостатньо, він має вміти пояснити, «чому це робиться». Це насправді зачіпає найбільшу слабкість ШІ зараз: Більшість процесів мислення — це чорні скриньки. Ви можете бачити лише результат, а не процес, і не можете це перевірити. Якщо ШІ просто генерує контент, це не велика проблема; Але коли ви починаєте працювати в ланцюжку, керувати коштами, запускати протоколи, і коли агент автоматично виконує транзакції, Ця прозорість майже смертельна. Ось що мене справді цікавить у Inference Labs. Вони не порівнюють параметри моделі чи продуктивність видування. Натомість зосередьтеся на: 👉 Як зробити процес мислення ШІ «перевіреним, аудитованим і підзвітним» фактом. Їхні останні дії в екосистемі Bittensor фактично на цьому етапі. Особливо запуск Subnet 2: DSperse. Те, що робить DSperse, дуже просто: Логіка ШІ — це не «повір мені», Натомість кожен вихід має zk-proof, Процес є в ланцюгу, перевіряється і не захищений від підробки. Ще важливіше, що ваги моделей також можуть бути спільно зашифровані—— Інші можуть використовувати вашу модель, але не бачать параметри вашого ядра. Це дуже реалістичний переломний момент для тих, хто справді створює моделі:...