Inference Labs どうやって AI モデルの誤りのコストを削減するのか？

空港、金融、医療、DeFi；これらの分野の共通点は一つだけ；一旦間違えると、コストが非常に高い！

このようなシナリオでは、AI の問題はもはや動作できるかどうか、正確かどうかではなく、監査可能かどうかである。規制、責任、コンプライアンスは、モデルがその時点でそう考えていたかどうかを受け入れない。彼らが必要としているのは明確な監査の連鎖：

「今回の予測は誰が計算したのか？どのモデルを使用したのか？どの条件下で実行されたのか？改ざんされたことはないのか？」

Inference Labs が提供する DSperse と JSTprove は、まさにこの核心的な問題を解決するためのものだ。分散証明と効率的な zkML 推論を通じて、各予測とアクションは追跡・検証可能であり、プライバシーデータや専有モデルの重みを公開することなく行える。

これにより、システムは実環境で動作できるだけでなく、事後に独立した監査も受けられる。プライバシーと知的財産の保護を満たしつつ、透明性と説明責任も犠牲にしない。

高リスク分野では、信頼は付加価値ではなく前提条件だ。検証可能性は、AIが現実世界に進出するための通行証となりつつある！

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