Когда речь заходит о проектах в области ИИ, многие, возможно, уже устали от этого, так как таких проектов становится все больше, и новизна давно пропала. Однако сегодня мы поговорим о @inference_labs, который решает проблему, о которой многие, возможно, не догадываются, но столкнувшись с ней, могут понести убытки, и это стоит обсудить. Расскажу о довольно практичной проблеме: вы платите за подписку на высококачественные ИИ-услуги, думая, что используете рекламируемую продавцом топовую модель, но на самом деле продавец может тайком перенаправить ваш запрос на более дешевую модель. В конце концов, вы не видите внутренности модели, и результаты на выходе выглядят довольно похоже, поэтому обнаружить, что вас обманули, действительно сложно. Эта ситуация в профессиональной среде называется риском замены модели, проще говоря, вы платите за высококачественные услуги, а на самом деле используете бюджетный аналог. Решение Inference Labs имеет довольно интересный подход: оно использует доказательства с нулевым разглашением для генерации криптографических доказательств, которые можно публично проверить, что позволяет подтвердить, что веса модели не изменены, а также доказать, что используется указанная модель, тем самым избегая проблем с самого начала. 👉 Основные преимущества очевидны: 1⃣ Каждый может проверить. Независимо от того, вы ли это, регулирующие органы или третьи стороны, такие как аудиторы, все могут независимо проверить это доказательство, не полагаясь на Inference Labs или продавца ИИ-услуг, без необходимости доверять «человеческому фактору». 2⃣ Полная защита конфиденциальности. Основные данные модели (веса) и ваша вводимая информация не должны быть раскрыты, безопасность на высшем уровне. Простой пример: как мы обычно используем HTTPS для шифрования веб-страниц, вам не нужно знать детали шифрования, главное — убедиться, что соединение безопасно, здесь аналогично. Его основная цель ясна: дать пользователям уверенность в использовании высококачественного ИИ, позволить разработчикам открывать модели (защищая IP), продвигать прозрачность и доверие в экосистеме ИИ, снижая зависимость от гигантов. В таких сценариях, как управление активами на блокчейне и автоматизированные агенты, люди больше беспокоятся о том, что выводы могут быть изменены, а модели могут быть подменены, чем о том, насколько умна модель. Ранее подобные решения для проверки выводов были слишком медленными и дорогими для реализации, но Inference Labs в сотрудничестве с Cysic внедрили аппаратное ускорение ZK, добавив «ускоритель» в систему проверки, что сделало теоретическую защиту от подделок возможной. После запуска основной сети их внимание переключилось на создание более удобных, более дешевых и масштабируемых решений, что как раз совпадает с возможным всплеском агентов. Такой стиль работы, который не занимается спекуляциями и основательно работает на базовом уровне, выглядит особенно надежным. #InferenceLabs