تُظهرInference Labs اتجاهًا واضحًا نحو دمج الخصوصية والأمان والقابلية للتحقق، لكن الانتقال من البحث إلى النشر على نطاق واسع لا يزال يتطلب التغلب على تحديات هندسية ومكلفة متعددة.

مع تعمق تداخل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، بدأ الطلب على الشفافية والعدالة والخصوصية يتجمع معًا، وتطمح العديد من المشاريع إلى نقل استنتاجات النماذج إلى بيئة أكثر موثوقية، لكن تحقيق ذلك بشكل يحمي النموذج والبيانات ويتيح التحقق من صحة الاستنتاجات هو مشكلة يواجهها عدد قليل من الفرق فقط.

الطريق الذي اختارته @inference_labs هو إنشاء أدلة تحقق خفيفة على السلسلة، ثم إسناد النتائج إلى الشبكة الموثوقة أو السلسلة للتحقق، مما يجعل النماذج المعقدة قابلة للتحقق أيضًا.

ومع ذلك، تحويل نتائج البحث إلى بنية تحتية قابلة للاستخدام على نطاق واسع لا يتطلب مجرد ابتكارات في التشفير، بل يتطلب أيضًا حل القيود الهندسية الواقعية، مثل تكلفة الحساب لإنشاء الأدلة، وتأخير عملية التحقق، وأساليب تحفيز العقد، وطريقة تحمل تكاليف استخدام النموذج، وكلها تحديات مستمرة يجب على النظام التعامل معها.

توفرInference Labs في وثائقها العامة اتجاهات لتحسين التحقق والأدلة متعددة المستويات، لكن ما إذا كانت ستتمكن من الحفاظ على أداء عالٍ تحت الأحمال الكبيرة يعتمد على التكرار طويل الأمد.

بالنسبة للفرق والمطورين الذين يسعون لاستخدام هذه التقنية، المفتاح هو فهم القيمة الحقيقية للاستنتاج القابل للتحقق، فهو ليس من أجل التباهي التقني، بل لجعل السلوكيات المهمة للذكاء الاصطناعي موثوقة في الأنشطة الاقتصادية، وله أهمية عميقة في مجالات مثل التمويل، والهوية، والتعاون الوكيل.

مع نضوج الصناعة تدريجيًا، سيصبح نظام يمكنه جعل مخرجات النموذج شفافة جزءًا ضروريًا من النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @easydotfunX