Inference Labs comment réduire le coût des erreurs des modèles d'IA ?

Aéroport, finance, santé, DeFi ; le seul point commun de ces domaines est un ; en cas d'erreur, le coût est extrêmement élevé !

Dans de tels scénarios, le problème de l'IA n'est plus de savoir si elle fonctionne ou non, si elle est précise ou non, mais si elle peut être auditée. La régulation, la responsabilité, la conformité, n'ont jamais accepté que le modèle soit conçu de cette façon à l'époque. Ce qu'ils veulent, c'est une traçabilité claire de l'audit :

“Qui a effectué cette prédiction ? Quel modèle a été utilisé ? Dans quelles conditions a-t-elle été exécutée ? A-t-elle été modifiée ?”

Inference Labs a lancé DSperse et JSTprove, précisément pour résoudre ce problème central. Grâce à la preuve distribuée et à l'inférence zkML efficace, chaque prédiction et action peut être retracée, vérifiée, sans exposer de données privées ou de poids de modèle propriétaires.

Cela signifie que le système peut fonctionner dans un environnement réel, tout en étant soumis à un audit indépendant après coup ; il répond à la fois à la protection de la vie privée et de la propriété intellectuelle, sans sacrifier la transparence et la responsabilité.

Dans les domaines à haut risque, la confiance n'est pas une valeur ajoutée, mais une condition préalable. La vérifiabilité devient le passeport pour que l'IA entre dans le monde réel !

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