كثير من التطبيقات الذكية التي نستخدمها عادةً، من أنظمة التوصية إلى الخدمات الآلية، غالبًا ما تكون وراءها منطق ذكاء اصطناعي "صندوق أسود"، مما يجعل من الصعب على المستخدمين العاديين الحكم على صحة وموثوقية النتائج.

@inference_labs هو الحل المقترح لهذه المشكلة الواقعية.

يستخدم هذا المشروع تقنية البلوك تشين مع التحقق من المعرفة الصفرية، مما يسمح بإثبات أن عملية استنتاج الذكاء الاصطناعي ونتائجه تعمل كما هو متوقع مع الحفاظ على الخصوصية.

هذا لا يعزز فقط الامتثال والشفافية في تقنية الذكاء الاصطناعي داخل الصناعة، بل له أيضًا تأثير حقيقي على المستخدمين اليوميين.

على سبيل المثال، في الخدمات المالية، يمكن للتحقق الموثوق من تقييم المخاطر الآلي أن يقلل من الخسائر الناتجة عن القرارات الخاطئة، وفي أنظمة المساعدة في التشخيص الصحي، يمكن للنتائج الاستنتاجية القابلة للتحقق أن تزيد من ثقة المرضى والأطباء.

هذه الآليات الموثوقة للذكاء الاصطناعي تتكامل تدريجيًا في العالم الحقيقي، مما يجعل مناقشاتنا حول الأمان والخصوصية والشفافية أكثر تحديدًا وقابلية للتنفيذ.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX