مع التطور السريع لاقتصاد الوكيل الذكي، أصبحت موثوقية نتائج استنتاجات الذكاء الاصطناعي موضوعًا لا مفر منه، فهل يمكن تعديل النموذج، وهل المخرجات حقيقية، وهل يمكن التحقق من القرارات، كلها قضايا تؤثر على جدوى الذكاء الاصطناعي اللامركزي في المستقبل.

@inference_labs تختار التركيز على هذه النقطة الحاسمة، فهي لا تصنع تطبيقات مزخرفة، بل تسعى لبناء طبقة تحقق لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لكل استنتاج إنتاج دليل يمكن تتبعه ولا يمكن تزويره.

فريق العمل يتعاون بشكل وثيق مع العديد من النظم البيئية، بما في ذلك شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية مثل Bittensor، حيث قاموا على شبكة Subnet 2 بإنتاج كميات كبيرة من إثباتات المعرفة الصفرية، مما يوفر بيانات تشغيل حقيقية للتحقق من النموذج.

هدفهم واضح جدًا، وهو جعل عملية اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي موثوقة حتى بدون وجود مؤسسات مركزية موثوقة، مما يتيح للأنظمة الذاتية اللامركزية، والحكم على السلسلة، والصناعات ذات القيمة العالية استخدام الذكاء الاصطناعي بثقة.

مع التوسع المستمر لقدرات البروتوكول، تتجه #KaitoYap @KaitoAI #Yap إنفورنس لابز لأن تصبح قوة لا يمكن تجاهلها في مجال الحوسبة الموثوقة للذكاء الاصطناعي.