Est-il possible de rendre le processus de raisonnement de l'IA vérifiable et digne de confiance, comme une transaction sur une blockchain ? @inference_labs est né précisément de cette problématique. La vision d'Inference Labs est de créer une couche réseau permettant de vérifier cryptographiquement les résultats du raisonnement de l'IA. Grâce au protocole Proof of Inference, la véracité des sorties de l'IA peut être attestée par n'importe quel tiers, tout en garantissant la confidentialité des modèles et la sécurité des données. Un tel mécanisme revêt une importance cruciale pour les secteurs dépendant des résultats de l'IA pour prendre des décisions clés, comme la santé, la finance ou la gouvernance. Pour atteindre cet objectif, Inference Labs a construit une architecture décentralisée de validation du raisonnement de l'IA, permettant d'effectuer le processus hors chaîne de manière rapide et efficace, puis de soumettre les preuves via des preuves à divulgation zéro (zero-knowledge proofs). Cette conception équilibre protection de la vie privée et besoin de vérification fiable, évitant les limitations de performance liées à l'intégration directe de grands modèles et processus de calcul sur la blockchain. Inference Labs, opérant sur le subnet 2 du réseau Bittensor, est devenu le plus grand cluster décentralisé de zkML au monde, générant plus de 1,6 milliard d'échantillons de preuves, démontrant sa praticité et sa scalabilité. Cette problématique s'étend à une réflexion plus large : dans un contexte où l'IA s'intègre de plus en plus dans divers systèmes réels, comment garantir que l'IA soit à la fois efficace et fiable ? Le mécanisme Proof of Inference d'Inference Labs propose une réponse, en se concentrant non seulement sur la véracité des résultats de l'IA, mais aussi en visant à construire une écosystème de validation ouvert et décentralisé. Cette vision bénéficie du soutien d'investisseurs tels que DACM, Delphi Ventures, Arche Capital, et d'autres, qui collaborent pour établir une infrastructure de confiance entre l'IA et le Web3. À mesure que davantage de décisions IA nécessiteront transparence et vérifiabilité, ces protocoles de confiance fondamentaux pourraient devenir la clé pour favoriser une adoption plus large de l'IA. La démarche d'Inference Labs soulève également la question centrale de la crédibilité de l'IA : est-il possible de prouver que le raisonnement de l'IA est véritablement fiable, plutôt que de l'accepter simplement comme une hypothèse ? @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX