كيف تقلل Inference Labs من تكلفة أخطاء نماذج الذكاء الاصطناعي؟

المطارات، التمويل، الرعاية الصحية، DeFi؛ النقطة المشتركة بين هذه المجالات واحدة فقط؛ بمجرد حدوث خطأ، تكون التكلفة عالية جدًا!

في مثل هذه السيناريوهات، لم تعد مشكلة الذكاء الاصطناعي تتعلق بمدى إمكانية التشغيل أو الدقة، بل بمدى إمكانية التدقيق. التنظيم، المسؤولية، والامتثال، لا يقبلون أبدًا أن يكون النموذج في ذلك الحين هكذا. ما يحتاجونه هو سلسلة تدقيق واضحة:

"من قام بالتنبؤ هذه المرة؟ ما النموذج المستخدم؟ تحت أي ظروف تم التنفيذ؟ هل تم التلاعب به؟"

إصدارات Inference Labs من DSperse و JSTprove، هي بالضبط لحل هذه المشكلة الأساسية. من خلال الإثبات الموزع و zkML الفعال، يمكن تتبع كل تنبؤ وكل إجراء، والتحقق منه، دون الكشف عن البيانات الخاصة أو أوزان النموذج الحصرية.

هذا يعني أن النظام يمكن أن يعمل في بيئة حقيقية، ويمكن أيضًا أن يخضع لمراجعة مستقلة بعد ذلك؛ يحقق حماية الخصوصية وحقوق الملكية الفكرية، دون التضحية بالشفافية والمساءلة.

في المجالات عالية المخاطر، الثقة ليست قيمة مضافة، بل شرط أساسي. القابلية للتحقق، أصبحت الآن بمثابة تصريح لذكاء الاصطناعي لدخول العالم الحقيقي!

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs