De nombreux applications intelligentes que nous utilisons habituellement, allant des systèmes de recommandation aux services automatisés, reposent souvent sur une logique d'IA en boîte noire, empêchant les utilisateurs ordinaires de juger si les résultats sont fiables ou non.
L'apparition de @inference_labs répond précisément à cette problématique.
Ce projet utilise la blockchain combinée à la preuve à divulgation zéro pour permettre que le processus de raisonnement et les résultats de l'IA soient prouvés conformes à ce qui était prévu, tout en préservant la confidentialité.
Cela améliore non seulement la conformité et la transparence de la technologie IA dans l'industrie, mais a également un impact concret pour les utilisateurs quotidiens.
Par exemple, dans les services financiers, la vérification fiable de l’évaluation automatisée des risques peut réduire les pertes dues à des décisions erronées, et dans les systèmes d’aide au diagnostic médical, des résultats de raisonnement vérifiables peuvent renforcer la confiance des patients et des médecins.
Ce type de mécanisme d'IA fiable s’intègre progressivement dans le monde réel, rendant nos discussions sur la sécurité, la vie privée et la transparence plus concrètes et exploitables.
@KaitoAI #Yap @easydotfunX
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De nombreux applications intelligentes que nous utilisons habituellement, allant des systèmes de recommandation aux services automatisés, reposent souvent sur une logique d'IA en boîte noire, empêchant les utilisateurs ordinaires de juger si les résultats sont fiables ou non.
L'apparition de @inference_labs répond précisément à cette problématique.
Ce projet utilise la blockchain combinée à la preuve à divulgation zéro pour permettre que le processus de raisonnement et les résultats de l'IA soient prouvés conformes à ce qui était prévu, tout en préservant la confidentialité.
Cela améliore non seulement la conformité et la transparence de la technologie IA dans l'industrie, mais a également un impact concret pour les utilisateurs quotidiens.
Par exemple, dans les services financiers, la vérification fiable de l’évaluation automatisée des risques peut réduire les pertes dues à des décisions erronées, et dans les systèmes d’aide au diagnostic médical, des résultats de raisonnement vérifiables peuvent renforcer la confiance des patients et des médecins.
Ce type de mécanisme d'IA fiable s’intègre progressivement dans le monde réel, rendant nos discussions sur la sécurité, la vie privée et la transparence plus concrètes et exploitables.
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