مع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي في الحياة الواقعية، ظهرت مطالب غير مسبوقة بشأن موثوقية وشفافية وأمان نتائج الذكاء الاصطناعي.

ظهر @inference_labs في هذا السياق ليقدم بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تعتمد على التحقق بواسطة التشفير.

من خلال بروتوكولات التشفير بدون معرفة مثل إثبات الاستنتاج (Proof of Inference)، تتيح كل عملية استنتاج للذكاء الاصطناعي أن يتم إثبات صحتها رياضيًا دون الكشف عن تفاصيل النموذج أو بيانات المستخدمين، مما يجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي في مجالات حاسمة مثل التشخيص الطبي، واتخاذ القرارات المالية، والأنظمة الآلية قابلة للمراجعة والتحقق.

هذه التقدمات التقنية تعني في الحياة الواقعية أنه عندما يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارًا مهمًا، لم يعد الناس يثقون فقط في نتائجه، بل يمكنهم الاعتماد على معايير موضوعية للتحقق من صحتها وموثوقيتها، مما يساعد على تقليل المخاطر الناتجة عن أخطاء أو تحيزات الذكاء الاصطناعي، ويعزز من سرعة اعتماد الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX