Mục tiêu của Inference Labs là xây dựng cơ sở hạ tầng xác thực cho AI và hệ thống tự động, chủ yếu thông qua công nghệ Proof of Inference (chứng minh suy diễn), giúp đầu ra của AI trở nên đáng tin cậy và có thể kiểm toán. Hãy nghĩ về lịch sử tương tác giữa con người và công nghệ, niềm tin thường dựa vào danh tính có thể xác minh, chẳng hạn như dấu vân tay, Touch ID hoặc Face ID, những đặc điểm sinh học này đã trở thành nền tảng tin cậy để xác nhận bạn chính là bạn. Nhưng trong lĩnh vực AI, hệ thống đại lý và robot, cơ chế này gần như không tồn tại. Niềm tin của chúng ta vào chúng chủ yếu dựa vào firmware hoặc nhật ký của nhà sản xuất, những thứ này rất dễ bị giả mạo hoặc sửa đổi sau đó, không thể thực sự yên tâm. Inference Labs đang bù đắp cho thiếu sót này, thêm một lớp dấu vân tay mã hóa cho các hệ thống tự động. Không dựa vào lời hứa miệng của nhà sản xuất, cũng không dựa vào giải thích sau đó, mà sử dụng chứng minh không kiến thức (ZK) để đảm bảo đầu ra là thật và có thể truy xuất. Cách tiếp cận của họ tập trung hơn vào các quy tắc cơ bản, bất kể mô hình được đào tạo như thế nào, chỉ định nghĩa xem nó có quyền thực hiện hành động hay không. Chỉ những gì được xác thực bằng mã hóa mới có thể hành động, không có ngoại lệ. Thực tế đây là một sự chuyển biến quan trọng, hệ thống tự động từ việc làm trước rồi mới nói đã chuyển thành phải chứng minh trước, mới được làm. Quy tắc không còn được viết trên giấy nữa, mà được nhúng trực tiếp vào hệ thống, được thực thi bằng mật mã. Khi AI ngày càng đi sâu vào thế giới thực, chẳng hạn như robot, quyết định tài chính hoặc các tình huống y tế, điều mọi người thực sự cần không phải là mô hình mạnh hơn đơn thuần, mà là khả năng tự chủ có thể bị ràng buộc, xác minh và kiểm toán. Inference Labs chính là muốn trở thành cơ sở hạ tầng cốt lõi trong lĩnh vực này, thúc đẩy một tương lai AI đáng tin cậy hơn và phi tập trung hơn. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs