Inference Labs bagaimana mengurangi biaya kesalahan model AI?

Bandara, keuangan, medis, DeFi; satu-satunya kesamaan di bidang ini hanyalah satu; begitu terjadi kesalahan, biayanya sangat tinggi!

Dalam skenario seperti ini, masalah AI sudah bukan lagi tentang apakah model bisa berjalan dengan baik, akurat, tetapi apakah model tersebut dapat diaudit. Regulasi, tanggung jawab, kepatuhan, tidak pernah menerima model yang saat itu dipikirkan seperti ini. Mereka membutuhkan rantai audit yang jelas:

“Prediksi kali ini dihitung oleh siapa? Menggunakan model apa? Dalam kondisi apa dieksekusi? Apakah telah diubah?”

Inference Labs meluncurkan DSperse dan JSTprove, yang dirancang untuk menyelesaikan masalah inti ini. Melalui bukti terdistribusi dan zkML inference yang efisien, setiap prediksi dan tindakan dapat dilacak, diverifikasi, tanpa mengungkapkan data privasi atau bobot model yang bersifat rahasia.

Ini berarti, sistem dapat berjalan di lingkungan nyata dan juga dapat diaudit secara independen setelahnya; memenuhi perlindungan privasi dan IP, tanpa mengorbankan transparansi dan akuntabilitas.

Di bidang berisiko tinggi, kepercayaan bukanlah nilai tambah, tetapi prasyarat. Verifiabilitas, sedang menjadi tiket masuk AI ke dunia nyata!

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs