مع دخول نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع إلى عمليات الإنتاج واتخاذ القرارات، أصبحت المصداقية والتحقق من الصحة التحديين الأساسيين للصناعة.

ظهر @inference_labs ليؤسس لنموذج جديد يضمن موثوقية مخرجات الذكاء الاصطناعي باستخدام طرق التشفير.

اقترح هذا المشروع وبنى نظام إثبات الاستنتاج، وهو بروتوكول يعتمد على إثبات المعرفة الصفرية، يمكن من خلاله تقديم إثباتات رياضية للتحقق من نتائج استنتاجات الذكاء الاصطناعي مع حماية خصوصية النموذج والبيانات.

هذه الآلية تعني أن مشغلي النماذج يمكنهم، مع الحفاظ على أمان حقوق الملكية الفكرية، إثبات صحة مخرجاتهم للجهات الخارجية، وهو أمر حاسم بشكل خاص للتطبيقات المؤسسية والبيئات التي تتطلب تنظيمًا صارمًا.

لقد قام Inference Labs بتشغيل نظام إثبات الاستنتاج الخاص به على الشبكة التجريبية، ودمج مع بيئات مثل EigenLayer و Bittensor، لتسريع تطبيق بنية تحتية للتحقق من الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

من خلال استبدال آليات الثقة التقليدية بالتشفير، يوفر هذا المشروع بنية تحتية مهمة لنشر الذكاء الاصطناعي الموثوق على نطاق واسع.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX