Як Inference Labs зменшити вартість помилок AI-моделей?
Аеропорти, фінанси, медицина, DeFi; спільна риса цих галузей одна — у разі помилки ціна надзвичайно висока!
У таких сценаріях проблема AI давно вже не у тому, чи зможе він працювати, точний він чи ні, а у тому, чи можливо його піддати аудиту. Регулювання, відповідальність, відповідність — ніколи не враховували, що модель може бути такою, якою вона є на момент перевірки. Вони потребують чіткої аудиторської ланцюжка:
“Хто зробив цей прогноз? Яку модель використовували? За яких умов вона виконувалась? Чи не була вона змінена?”
Inference Labs випустила DSperse і JSTprove — саме для вирішення цієї ключової проблеми. За допомогою розподілених доказів та ефективного zkML-висновку кожен прогноз і дія можуть бути простежені, підтверджені без розкриття приватних даних або власних ваг моделі.
Це означає, що система може працювати у реальному середовищі і одночасно піддаватися незалежному аудиту; вона забезпечує захист приватності та IP, не жертвуючи прозорістю і підзвітністю.
У сферах високого ризику довіра — не додаткова цінність, а необхідна умова. Перевірність стає пропуском для AI у реальний світ!
#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Як Inference Labs зменшити вартість помилок AI-моделей?
Аеропорти, фінанси, медицина, DeFi; спільна риса цих галузей одна — у разі помилки ціна надзвичайно висока!
У таких сценаріях проблема AI давно вже не у тому, чи зможе він працювати, точний він чи ні, а у тому, чи можливо його піддати аудиту. Регулювання, відповідальність, відповідність — ніколи не враховували, що модель може бути такою, якою вона є на момент перевірки. Вони потребують чіткої аудиторської ланцюжка:
“Хто зробив цей прогноз? Яку модель використовували? За яких умов вона виконувалась? Чи не була вона змінена?”
Inference Labs випустила DSperse і JSTprove — саме для вирішення цієї ключової проблеми. За допомогою розподілених доказів та ефективного zkML-висновку кожен прогноз і дія можуть бути простежені, підтверджені без розкриття приватних даних або власних ваг моделі.
Це означає, що система може працювати у реальному середовищі і одночасно піддаватися незалежному аудиту; вона забезпечує захист приватності та IP, не жертвуючи прозорістю і підзвітністю.
У сферах високого ризику довіра — не додаткова цінність, а необхідна умова. Перевірність стає пропуском для AI у реальний світ!
#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs