Inference Labs làm thế nào để giảm thiểu chi phí sai sót của mô hình AI? Sân bay, tài chính, y tế, DeFi; những lĩnh vực này có một điểm chung duy nhất; một khi xảy ra sai sót, chi phí rất cao! Trong những tình huống như vậy, vấn đề của AI không còn là có chạy được hay không, chính xác hay không, mà là có thể được kiểm toán hay không. Quy định, trách nhiệm, tuân thủ, không bao giờ chấp nhận rằng mô hình lúc đó là như vậy. Họ cần một chuỗi kiểm toán rõ ràng: "Dự đoán này là của ai? Sử dụng mô hình gì? Thực hiện trong điều kiện nào? Có bị can thiệp không?" DSperse và JSTprove do Inference Labs phát hành, chính là để giải quyết vấn đề cốt lõi này. Thông qua chứng minh phân tán và suy diễn zkML hiệu quả, mỗi dự đoán và hành động đều có thể được truy xuất, được xác minh, mà không cần tiết lộ dữ liệu riêng tư hoặc trọng số mô hình độc quyền. Điều này có nghĩa là, hệ thống có thể hoạt động trong môi trường thực tế, đồng thời cũng có thể được kiểm toán độc lập sau đó; vừa đáp ứng bảo mật và bảo vệ IP, vừa không hy sinh tính minh bạch và khả năng chịu trách nhiệm. Trong các lĩnh vực rủi ro cao, niềm tin không phải là giá trị gia tăng, mà là điều kiện tiên quyết. Khả năng xác minh, đang trở thành giấy thông hành cho AI bước vào thế giới thực!