¿Cómo reduce Inference Labs el coste de los errores en los modelos de IA?

Aeroportuarios, financieros, médicos, DeFi; el único punto en común en estos ámbitos es uno; ¡una vez que comete un error, el coste es muy alto!

En estos escenarios, el problema de la IA ya no es si puede funcionar o no, si es preciso o no, sino si puede ser auditada. La regulación, la responsabilidad y la conformidad nunca aceptan que en ese momento el modelo pensara de esa manera. Lo que necesitan es una cadena de auditoría clara:

“¿Quién hizo esta predicción? ¿Qué modelo se utilizó? ¿En qué condiciones se ejecutó? ¿Ha sido manipulado?”

Inference Labs ha lanzado DSperse y JSTprove, precisamente para resolver este problema central. A través de pruebas distribuidas y una inferencia zkML eficiente, cada predicción y acción puede ser rastreada, verificada, sin revelar datos privados o pesos de modelos propietarios.

Esto significa que el sistema puede operar en entornos reales y también ser sometido a auditorías independientes posteriormente; satisface la protección de la privacidad y la propiedad intelectual, sin sacrificar la transparencia y la responsabilidad.

En ámbitos de alto riesgo, la confianza no es un valor añadido, sino una condición previa. ¡La verificabilidad está convirtiéndose en el pasaporte para que la IA entre en el mundo real!

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