¿Alguna vez has pensado en que los resultados de inferencia de la IA puedan ser verificados y auditados en la cadena, al igual que los contratos financieros? Actualmente, la mayoría de los modelos de IA funcionan como cajas negras, donde solo se obtiene la salida sin un registro confiable del proceso. Esto significa que no podemos determinar con certeza qué lógica siguió para llegar a una conclusión, ni podemos poner los resultados en la cadena para su auditoría y validación de confianza. Este es precisamente el problema que @inference_labs intenta resolver. Este equipo ha propuesto un mecanismo de “Proof of Inference” (Prueba de Inferencia), que se basa en pruebas de conocimiento cero y tecnología Web3, ejecutando la inferencia de IA fuera de la cadena y generando pruebas verificables que acompañan cada resultado, proporcionando un certificado de confianza rastreable. Esto representa una innovación fundamental en el mundo de la IA descentralizada y los agentes inteligentes. Desde su creación, este proyecto ha recibido atención del mercado, logrando financiamiento por varios millones de dólares, desde una ronda Pre-Seed de 2.3 millones de dólares hasta una posterior ronda de financiamiento estratégico de 6.3 millones de dólares con participación de instituciones de primer nivel. Esto refleja la importancia que la industria otorga a la infraestructura verificable de IA. La financiación no solo busca el desarrollo tecnológico, sino también construir una capa de confianza interoperable entre cadenas y protocolos, para una aplicación más amplia. Además, han lanzado el sistema Proof of Inference en la red de prueba y planean activar la mainnet en breve, lo que significa que la infraestructura de IA verificable está pasando de la teoría a una realidad desplegable. Combinado con componentes clave como protocolos de aprendizaje automático de conocimiento cero y sistemas de pruebas distribuidas, este sistema podría ofrecer una base confiable para futuros agentes autónomos, mercados de predicción descentralizados y agentes de trading automático. Pero la cuestión más importante es: cuando la inferencia de IA no solo pueda ser verificada en la cadena, sino también regulada por mecanismos de incentivos económicos, ¿realmente podremos construir un ecosistema de agentes inteligentes que sea no solo confiable, sino también justo? Esa es la reflexión clave que hace emerger el sistema de confianza en la IA. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX