AI信頼性のこの分野は最近かなりの熱を帯びています。市場にはさまざまな技術的アプローチが競合しており、その中でInference LabsとMira Networkの2つのプロジェクトがよく比較されますが、両者の解決策にはかなりの違いがあります。

Inference Labsは数学的に硬派な技術路線を進んでいます。彼らは主にゼロ知識機械学習（zkML）の分野に注力しており、その核心はゼロ知識証明技術を用いてAIモデルの推論過程を検証可能にしつつ、計算のプライバシーを保護することにあります。簡単に言えば、AIが答えを出すが、その答えの正確性を完全なアルゴリズムを見ることなく検証できるということです。このアプローチは計算能力を多く必要としますが、信頼性と安全性は非常に高いレベルに達しています。

一方、Mira Networkは別のアプローチを採用しています。彼らは分散型計算ネットワークとインセンティブメカニズムの設計に重点を置き、ネットワークの合意形成を通じてAIサービスの信頼性を担保しています。どちらの方法も「どうやって人々にAIを信頼させるか」という核心的な問題を解決しようとしていますが、技術スタックと実現ロジックは全く異なります。zkMLは数学的証明に近く、分散型ネットワークは集団の信用に近いものです。それぞれに長所と短所があり、市場は最終的により優れた解決策を見出すでしょう。