ما هو العقبة الحقيقية في تطبيق الذكاء الاصطناعي؟ ليست القدرة الحاسوبية غير الكافية، وليس أن النماذج غير ذكية بما يكفي، بل هو نقص آلية المساءلة.

عندما تقوم الشركات والمؤسسات بنشر أنظمة الأتمتة، يجب أن تكون قادرة على تتبع بوضوح — من قام ومتى، وبأي صلاحيات، باتخاذ القرارات. هذا مهم بشكل خاص للقطاع المالي، والرعاية الصحية، والدوائر الحكومية.

$RENDER يدفع قدمًا بالبنية التحتية لحسابات الذكاء الاصطناعي، و$NEAR يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أسهل في النشر، لكن كل ذلك يتطلب أساسًا من الثقة. لهذا السبب، فإن إطار الهوية الذاتية مهم جدًا. من خلال نظام شهادات يمكن التحقق منه، يمكن تتبع كل خطوة من عمليات الذكاء الاصطناعي إلى كيان حقيقي وصلاحيات محددة.

لقد تم اختبار فعالية نفس طبقة الهوية في التجارة عبر الحدود والخدمات العامة، والآن يمكن استخدامها مباشرة للتحقق من عمليات اتخاذ القرار المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. هذه هي النقطة الحاسمة التي تنتقل بالذكاء الاصطناعي من إثبات المفهوم إلى التطبيق الإنتاجي الحقيقي — ليست نماذج أسرع، بل سلسلة مسؤولية قابلة للتحقق. هذا هو جوهر المشكلة، وهو الحل أيضًا.