Bạn đã từng nghĩ đến việc kết quả suy luận của AI có thể được xác minh và kiểm toán trên chuỗi giống như hợp đồng tài chính chưa? Hiện tại, hầu hết các mô hình AI đều thực hiện suy luận như một hộp đen, kết quả chỉ có đầu ra mà không có quá trình đáng tin cậy được ghi lại, điều này có nghĩa là chúng ta không thể xác định chính xác logic đằng sau kết luận đó là gì, cũng như không thể đưa kết quả lên chuỗi để kiểm toán và xác thực tin cậy. Đây chính là vấn đề mà @inference_labs đang cố gắng giải quyết. Nhóm này đã đề xuất cơ chế “Proof of Inference” dựa trên bằng chứng không kiến thức (zero-knowledge proof) và công nghệ Web3, chạy AI ngoài chuỗi (off-chain) đồng thời tạo ra các bằng chứng có thể xác minh, giúp mỗi kết quả suy luận đều đi kèm với chứng nhận tin cậy có thể truy xuất nguồn gốc. Điều này là một đổi mới nền tảng trong thế giới AI phi tập trung và đại lý thông minh.

Dự án này từ khi thành lập đã thu hút sự chú ý của thị trường, huy động hàng triệu đô la Mỹ, từ vòng Pre-Seed với 2,3 triệu USD đến các vòng gọi vốn chiến lược sau đó với 6,3 triệu USD, có sự tham gia của các tổ chức hàng đầu, phản ánh sự quan tâm của ngành đối với hạ tầng AI có thể xác minh. Mục tiêu huy động vốn không chỉ nhằm phát triển công nghệ mà còn xây dựng lớp tin cậy liên chuỗi và liên giao thức, để ứng dụng rộng rãi hơn. Họ cũng đã ra mắt hệ thống Proof of Inference trên mạng thử nghiệm (testnet) và dự kiến sẽ mở mainnet trong thời gian tới, điều này có nghĩa là hạ tầng AI xác minh đang chuyển từ lý thuyết sang thực tế có thể triển khai.

Kết hợp với các thành phần cốt lõi như giao thức học máy không kiến thức (zero-knowledge machine learning protocol), hệ thống chứng minh phân tán (distributed proof system), hệ thống này có thể cung cấp nền tảng đáng tin cậy cho các đại lý tự trị, thị trường dự đoán phi tập trung và các đại lý giao dịch tự động trong tương lai. Tuy nhiên, vấn đề cốt lõi nhất là khi suy luận AI không chỉ có thể được xác minh trên chuỗi mà còn bị ràng buộc bởi cơ chế khuyến khích kinh tế, liệu chúng ta có thể xây dựng một hệ sinh thái đại lý thông minh không chỉ đáng tin cậy mà còn công bằng? Đây chính là suy nghĩ then chốt để hệ thống tin cậy AI thực sự nổi lên.

Trong hình là mô hình tổng thể của hệ thống Proof of Inference, nơi các suy luận AI được thực hiện ngoài chuỗi, sau đó tạo ra bằng chứng có thể xác minh và gửi lên chuỗi để kiểm tra.
**Các thành phần chính của hệ thống gồm có:**
- Giao thức học máy không kiến thức (Zero-Knowledge Machine Learning Protocol)
- Hệ thống chứng minh phân tán (Distributed Proof System)
- Các lớp liên chuỗi và liên giao thức để mở rộng khả năng ứng dụng

Với sự kết hợp này, hệ thống có thể cung cấp nền tảng đáng tin cậy cho các ứng dụng AI phi tập trung, tự trị, dự đoán thị trường và các đại lý tự động, mở ra một kỷ nguyên mới của AI có thể xác minh và tin cậy cao hơn.