عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في المشاركة في عمليات اتخاذ القرار والتنفيذ في العالم الحقيقي، تظهر مشكلة لا مفر منها تدريجيًا، وهي كيف نؤكد أن عملية استنتاج الذكاء الاصطناعي نفسها موثوقة.

@inference_labs ظهرت بالضبط لحل هذه المشكلة الأساسية التي طالما تم تجاهلها ولكنها حاسمة جدًا.

تركز Inference Labs على استنتاج الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، من خلال تقديم آلية إثبات الاستنتاج (Proof of Inference)، التي تجمع بين إثبات المعرفة الصفرية وعملية استنتاج التعلم الآلي، مما يسمح بالتحقق المستقل من نتائج الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على ثقة في نموذج واحد أو مزود خدمة معين.

هذه القدرة مهمة بشكل خاص للوكيلات الذكية على السلسلة والتطبيقات اللامركزية، حيث تجعل من الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة صندوق أسود، بل يمكن تدقيقه والتحقق منه وفرض قيود عليه في الشبكة المفتوحة.

دون الكشف عن معلمات النموذج وخصوصية البيانات، تقدم Inference Labs ضمانات موثوقة بمستوى التشفير للمسائل المتعلقة باستنتاج الذكاء الاصطناعي.

هذه الآلية الأساسية للثقة توفر مسارًا تقنيًا واقعيًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات التمويل، واتخاذ القرارات الآلية، والتعاون بين وكلاء متعددين.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX