さて、AIプロジェクトに関しては、多くの人が聞くことに少し疲れているかもしれません。主な理由は、こうしたプロジェクトが増え、新鮮さはとっくに失われているからです。 しかし、今日お話しする@inference_labsは、誰もが気づいていないかもしれない問題を解決しますが、実際に直面すれば苦しむことになるでしょう。そして、それは話す価値があります 率直に言えば、あなたは高機能なAIサービスにお金をかけて、販売者が宣伝するトップモデルを使っているつもりで、実際には販売者がこっそりとあなたのリクエストをより安価なモデルに移すことがあります。 結局のところ、モデルの内部は見えず、出力の結果も似ているので、自分が転送されたかどうかを見つけるのは非常に難しいのです。 この場合、専門的なポイントはモデル交換リスクと呼ばれ、率直に言えば、高級サービスを購入するためにお金を使うことであり、実際の使用は安価な代替手段です Inference Labsのソリューションは非常に特別な考え方を持ち、ゼロ知識証明に頼って公開的に検証可能な暗号学的証拠を生成する。これによりモデルの重みが変化していないことだけでなく、特定のモデルが使用されていることを証明し、ルートからの落とし穴を回避できます 👉 核心的な利点は直感的です 1⃣ 誰でも確認できます。 ご自身、規制当局、監査人などの第三者であっても、Inference LabsやAIサービスを提供する加盟店を信用せず、プロセス全体で「品格保証」に頼らず、この証拠を独立して確認できます。 2⃣ プライバシーの漏れは一切ありません。 モデルのコアデータ(重み)や入力した情報は開示する必要がなく、セキュリティは完全に確保されています。 簡単な例を挙げると、ウェブページをHTTPSで暗号化するのと同じように、暗号化の詳細を知る必要はなく、接続が安全であることを確認しれば十分です。ここでも同じことが言えます その核心的なビジョンは明確です。ユーザーが自信を持ってハイエンドAIを使えるようにし、開発者がモデルをオープン(知的財産の保証)に挑戦し、AIエコシステムの透明性と信頼性を促進し、巨大企業への依存を減らすことです オンチェーン資産管理や自動化エージェントのようなシナリオでは、人々はモデル知能よりも推論やモデル転送の改ざんを心配します。 これまで、同様の推論検証ソリューションは実装が遅く高価でしたが、Inference LabsはCysicと協力し、ZKハードウェアアクセラレーションを導入し、検証システム用の「アクセラレータ」を導入することで、理論的な偽造防止の実装が可能になりました メインネットが立ち上げられた後、彼らの焦点はより良く、より安価で、より大きくすることに移り、エージェントが爆発しそうなノードにちょうど良い方向に向かいました。 この盛り上がりすぎず底をしっかりやるスタイルは特に信頼できます #InferenceLabs