Trong các lĩnh vực như hàng không, tài chính, y tế và DeFi, một khi AI mắc lỗi, chi phí thường quá cao để có thể chấp nhận. Vấn đề hiện tại không phải là mô hình có chính xác hay không, có chạy được hay không, mà là khi xảy ra sự cố, liệu có thể giải thích rõ ràng và điều tra minh bạch hay không. Các cơ quan quản lý và bên chịu trách nhiệm sẽ không chấp nhận câu nói rằng mô hình lúc đó là như vậy, họ cần một bộ hồ sơ rõ ràng và có thể truy xuất: • Kết quả này rốt cuộc là ai tính ra? • Sử dụng phiên bản mô hình nào? • Môi trường thực thi lúc đó như thế nào? • Có khả năng bị can thiệp hay không? DSperse và JSTprove do Inference Labs phát hành, chính là để giải quyết vấn đề này. Thông qua suy diễn phân tán kết hợp với cơ chế chứng minh zkML hiệu quả, mỗi lần dự đoán và quyết định của AI đều có thể tạo ra chứng minh mã hóa có thể xác minh, đồng thời không làm lộ dữ liệu riêng tư hoặc trọng số mô hình. Như vậy, hệ thống vừa có thể hoạt động bình thường trong các tình huống thực tế, vừa có thể chấp nhận kiểm toán độc lập từ bên thứ ba, vừa đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm, vừa bảo vệ quyền riêng tư và quyền sở hữu trí tuệ. Trong những ngành yêu cầu độ tin cậy cực cao này, khả năng xác minh không còn là một điểm cộng, mà là một ngưỡng bắt buộc phải vượt qua. Nó có thể biến quyết định AI vốn dĩ là hộp đen thành bằng chứng có thể kiểm chứng, từ đó giảm thiểu rủi ro và chi phí do sai sót gây ra.