Trong thế giới thực, tính chất hộp đen của AI lâu dài đã hạn chế việc ứng dụng nó trong nhiều tình huống đòi hỏi mức độ tin cậy cao.

@inference_labs cam kết xây dựng một lớp suy luận AI phi tập trung, có thể xác minh, để đầu ra của trí tuệ nhân tạo có thể được xác thực như chứng chỉ số.

Thông qua việc tích hợp thư viện học máy không kiến thức (zero-knowledge) của đối tác Inference Labs, các nhà phát triển có thể tạo ra xác thực mật mã cho mỗi lần suy luận, giúp bảo vệ tính riêng tư của mô hình và quyền sở hữu trí tuệ, điều này có ảnh hưởng đáng kể đến các ngành dịch vụ tài chính, tư vấn pháp lý, sản xuất thông minh, v.v.

Người dùng và doanh nghiệp có thể yên tâm rằng AI hoạt động theo dự kiến mà không cần trung gian tin cậy thứ ba, từ đó nâng cao an toàn và minh bạch của hệ thống tự động.

Với việc triển khai các hệ thống tin cậy như vậy, AI đã bước một bước quan trọng từ vai trò hỗ trợ phía sau hậu trường sang thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực có thể đảm nhận trách nhiệm cao hơn.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX