Останнім часом питання довіри до ШІ викликає багато критики. На ринку конкурують різні технічні маршрути, серед яких часто тестуються Inference Labs і Mira Network, але рішення обох компаній суттєво відрізняються.

Inference Labs обирає жорсткий математичний технічний шлях. Вони переважно спрямовані на розвиток машинного навчання з нульовим розгаданням (zkML), а основна логіка полягає у використанні технології доказів нульового розкриття, щоб дозволити перевіряти процес мислення моделей ШІ, одночасно захищаючи обчислювальну приватність. Просте розуміння таке: ШІ дає відповідь, але вам не потрібно дивитися весь алгоритм, щоб переконатися, що відповідь є істинною та надійною. Це рішення вимагає великої обчислювальної потужності, але довіра та безпека досягли крайнього рівня.

Натомість Mira Network використовує інший набір ідей. Вони приділяють більше уваги проєктуванню розподілених обчислювальних мереж і механізмам стимулювання, а також забезпечують довіру до сервісів ШІ через мережевий консенсус. Обидва шляхи вирішують основну проблему «як змусити людей довіряти ШІ», але технологічний стек і логіка впровадження абсолютно різні. zkML більше схожий на математичний доказ, а розподілені мережі — це колективні схвалення. Кожен із них має свої переваги та недоліки, і ринок зрештою вирішить кращий варіант.