Inference Labs đang sử dụng công nghệ suy luận xác thực để xây dựng một lớp xác minh đáng tin cậy cho kết quả AI ngoài chuỗi, giúp người dùng không còn phụ thuộc vào quyết định hộp đen.

Trong thế giới số ngày nay, nhiều quyết định quan trọng đã được giao cho các mô hình lớn thực hiện. Dù là nhận diện rủi ro, phân tích hình ảnh hay thực thi hợp đồng, người dùng thường chỉ có thể nhìn thấy kết quả đã xuất ra, mà không thể biết quá trình đó có đáng tin cậy hay không.

Chính vì vậy, tầm quan trọng của suy luận xác thực ngày càng nổi bật, @inference_labs muốn giải quyết vấn đề này bằng cách làm cho mỗi lần suy luận mô hình đều có một bằng chứng mật mã có thể xác minh được, giúp người dùng thực sự hiểu kết quả xuất phát từ đâu.

Kiến trúc Proof of Inference do dự án đề xuất kết hợp chứng minh không kiến thức và tính toán xác thực, chuyển đổi quá trình suy luận vốn không thể xem được thành bằng chứng ngoài chuỗi có thể kiểm tra, đồng thời không tiết lộ chi tiết mô hình.

Phương pháp này tạo ra một sự cân bằng mới giữa bảo vệ quyền riêng tư và khả năng kiểm toán, nhóm đã trình diễn nhiều thực hành kỹ thuật trong tài liệu nghiên cứu và thư viện mã nguồn mở, bao gồm thành phần xác minh ZKML và bộ công cụ chứng minh suy luận, cung cấp nền tảng thực tế cho lộ trình công nghệ của họ.

Về mặt tài chính và phát triển, Inference Labs gần đây nhận được sự hỗ trợ từ các tổ chức trong ngành để thúc đẩy xây dựng hạ tầng xác minh và bảo mật đại lý, khi nhiều ứng dụng cần suy luận đáng tin cậy hơn nữa, giá trị của công nghệ liên quan cũng sẽ ngày càng nổi bật hơn.

Đối với người dùng phổ thông, một AI có thể giải thích quá trình quyết định của chính mình mới thực sự đáng tin cậy, điều mà Inference Labs hướng tới chính là đặt niềm tin đó vào khung xác minh có thể kiểm chứng được.

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @easydotfunX