Чи можливо зробити процес логічних висновків AI подібним до транзакцій у блокчейні, що можна перевірити та довіряти йому? @inference_labs саме виник у відповідь на таке питання. Мета Inference Labs — створити мережевий рівень, який надає можливість криптографічної верифікації результатів AI-висновків, використовуючи протокол Proof of Inference, що дозволяє будь-якій стороні перевіряти достовірність вихідних даних AI, одночасно зберігаючи конфіденційність моделі та безпеку даних. Така механіка має велике практичне значення для галузей, що залежать від AI-виходів для прийняття ключових рішень, таких як медицина, фінанси та управління. Щоб досягти цієї мети, Inference Labs побудувала децентралізовану архітектуру верифікації AI-висновків, яка дозволяє швидко та ефективно виконувати процеси поза ланцюгом і через нульові знання подавати інформацію про верифікацію в блокчейн. Такий дизайн поєднує захист приватності та потребу у довіреній верифікації, уникаючи проблем з продуктивністю, що виникають при безпосередньому завантаженні великих моделей і обчислень у ланцюг. У мережі Bittensor, де працює Subnet 2 Inference Labs, вже сформовано найбільший у світі децентралізований zkML-підтверджувальний кластер, що створив понад 1.6 мільярдів доказів, що демонструє його практичність і масштабованість. Це питання розширюється на ширший рівень: у контексті все більшої інтеграції AI у різні реальні системи, як забезпечити, щоб AI був не лише ефективним, а й довіреним? Механізм Proof of Inference від Inference Labs пропонує відповідь, зосереджуючись не лише на правильності AI-виходів, а й на створенні відкритої, децентралізованої екосистеми верифікації. Ця ідея отримала підтримку від таких інвесторів, як DACM, Delphi Ventures, Arche Capital та інших, спільно сприяючи створенню інфраструктури довіри між AI та Web3. У майбутньому, коли все більше AI-рішень потребуватиме прозорості та можливості верифікації, такі базові протоколи довіри можуть стати ключем до широкого застосування AI. Розвиток Inference Labs піднімає також важливе питання довіри до AI: чи можливо довести, що AI-логіка є справді достовірною, а не просто приймати її за гіпотезу? @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX