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
post-image
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.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
Немає коментарів
  • Закріпити