Inference Labs 如何 reduzir o custo de erros em modelos de IA?

Aeroportos, finanças, saúde, DeFi; a única semelhança nesses setores é uma coisa; uma vez que ocorre um erro, o custo é extremamente alto!

Em cenários assim, o problema da IA já não é se ela consegue rodar, se é precisa ou não, mas se pode ser auditada. Regulamentação, responsabilidade, conformidade, nunca aceitaram que o modelo fosse pensado dessa forma na hora. O que eles precisam é de uma trilha de auditoria clara:

“Quem fez essa previsão? Qual modelo foi usado? Sob quais condições foi executada? Foi adulterada de alguma forma?”

O DSperse e o JSTprove, lançados pela Inference Labs, foram justamente criados para resolver esse problema central. Através de provas distribuídas e de uma inferência zkML eficiente, cada previsão e ação podem ser rastreadas, verificadas, sem expor dados privados ou pesos proprietários do modelo.

Isso significa que o sistema pode operar em ambientes reais e também passar por auditorias independentes posteriormente; atende à proteção de privacidade e propriedade intelectual, sem sacrificar transparência e responsabilização.

Em setores de alto risco, confiança não é um valor agregado, mas uma condição prévia. A verificabilidade está se tornando a credencial para a IA entrar no mundo real!

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