Nesa，这家面向企业的AI区块链处理系统通过遍布全球的30,000+矿工网络，每天处理一百万次推理请求，已与Billions Network合作，为在其基础设施上运行的每一位人类与AI代理提供经过验证的身份。
在Nesa上运行AI的客户包括P&G、Cisco、Gap和Royal Caribbean。这些公司所运行的AI一直以来都以私密为设计初衷。直到现在它所缺少的是问责性。Billions Network在两个层面上解决了这一问题。
Nesa所遇到的问题
真正规模化的企业级AI会产生一个问责鸿沟，而大多数基础设施提供商并不会公开承认。 当成千上万的AI代理在组织内部处理请求、做出决策并与系统交互时，弄清楚每个代理的行为由谁负责，实际上变得很难回答。代理在运行。发生了某些事情。但它是谁构建的、谁授权的、如果出了问题谁需要承担责任？
在企业规模下，这个问题比在小型部署中更重要；在小型部署里，单个团队可以手动追踪每个代理。而Nesa的基础设施为地球上一些最大的公司运行AI。在每天30,000名矿工支撑一百万次推理请求的规模下，手动问责并不是可行的做法。
问责层需要是结构性的——要内嵌在代理如何运作之中，而不是通过可能被绕过或遗忘的文档和内部流程“额外添加”。
Billions Network做什么
Billions Network围绕两个不同的验证问题构建。第一个是人类验证。使用手机和政府身份证明，不需要眼部扫描或生物识别硬件，Billions验证的是：每个AI代理背后都有真实、可问责的人。
该网络已经在全球范围内验证了230万名人类，并且在其机构合作伙伴中包括HSBC和Sony Bank。之所以这段记录在高风险金融环境中很重要，是因为它表明该验证流程达到了受监管机构认为可接受的标准。
第二个是通过Know Your Agent框架进行AI代理验证，也就是Billions所称的KYA。 在启用KYA的网络上运行的每个代理都会获得经过验证的身份记录：谁构建了它、谁拥有它，以及谁对其行为负责。 在一个成千上万代理同时运行的生态系统中，KYA使每一次交互都可追溯。
如果某个代理产生了错误输出、做出了未经授权的决策，或与它不该交互的系统发生了连接，那么从一开始就会记录问责链条，而不是事后在不完整的日志基础上重新拼凑。
人类验证与代理验证的结合，会在整个企业级AI部署中形成完整的问责图景——这种做法多年来被认为是必要的，但很少在规模化层面真正落地。
合作伙伴关系为Nesa的企业客户带来什么
Nesa的AI基础设施保持私密。这种隐私是出于设计目的的，并且是一项针对企业客户的功能：他们无法向外部方暴露专有模型、训练数据或推理输出。
Billions的集成并不会改变这一点。它增加的是一层问责机制：在不牺牲企业客户所依赖的隐私特性的前提下运行。
对于像P&G和Cisco这样的公司，通过Nesa的基础设施运行生产级AI，其实际结果是：其环境中运行的每个代理现在都拥有经过验证的身份。内部合规团队、监管机构与审计员可以询问：某个特定代理的行为由谁负责，并得到可追溯的答复，而不是“摇头不知”。这种问责性正变得越来越不可或缺。
围绕AI治理的监管框架正在迅速发展。无论底层技术表现得多么好，那些无法证明其AI部署具备问责性的企业，都将面临来自监管者、董事会和保险机构的压力。
为什么在这种规模下“移动优先”的验证很重要
Billions Network的“移动优先”人类验证方式特别值得关注，因为它决定了该验证流程在规模化条件下的可达性。
需要特殊硬件、光球（orb）或复杂注册流程的验证系统，会让一切变慢，并且悄悄排除那些无法使用它们的人。Billions完全绕开了这一点。只需要一部手机和一份政府身份证明。这就是注册流程。在企业环境下，所有需要被验证的人通常已经同时具备这两者。
在网络上已有230万名经验证的人类的情况下，用于该验证的基础设施已经被证明，而不是停留在理论层面。
最后的话
Nesa的企业级AI基础设施现在拥有一层身份机制，既覆盖授权AI代理的相关人类，也覆盖这些代理本身。 经过验证问责的私密AI，是企业级部署所需要、但大多缺失的一种组合。
Billions Network的KYA框架与人类验证基础设施，已在规模化环境中通过HSBC和Sony Bank等案例被证明，可以将这种组合带到能够处理每天一百万次推理请求的基础设施上，为全球一些最大的公司提供服务。标准已经确立。
