인퍼런스 랩스, AI의 신뢰성 문제 해결할 '추론 증명' 기술로 주목받고 있대

모키

2시간 전

사업 오픈AI 챗GPT 챗봇 텍스트

AI가 엄청 똑똑해지고 있는데, 이거 진짜 믿어도 될까 하는 문제가 있잖아? 이게 인퍼런스 랩스(Inference Labs)라는 회사가 지금 주목받는 이유래! 요즘 나오는 최첨단 AI들은 정말 대단한 결정을 내릴 수 있는데, 금융이나 로봇 같은 위험한 분야에서는 '능력'만으로는 부족하고 그 결정이 믿을 수 있다는 걸 증명할 필요가 있대ㅜㅜ 인퍼런스 랩스가 개발한 '추론 증명' 기술은 암호화 기술을 사용해서 AI의 계산 과정이 정확하다는 걸 확인할 수 있게 해준대. 모델의 내부 구조나 개인정보는 볼 수 없어도, 결과가 맞는지는 확인할 수 있는 거지! 특히 블록체인에서는 '신뢰 없이도' 작동하는 스마트 계약이 있는데, AI는 그런 게 없었거든. 근데 이 기술 덕분에 AI도 블록체인처럼 검증 가능하게 될 수 있다는 거야 진짜 신기하지 않아? 이런 기술이 실용화되면 DeFi(탈중앙화 금융)나 자동 전략 실행 같은 분야에서 AI를 더 안전하게 쓸 수 있게 된대. 물론 아직 처리 속도나 비용 같은 문제가 있지만, AI를 '똑똑할 뿐만 아니라 믿을 수 있게' 만드는 중요한 발전이래 🦉

첨부 미디어

@Misstang1102

2시간 전

AI正在变得越来越强，但有一个问题一直被忽略：我们真的能“信任”它吗？这正是我最近关注@inference_labs的原因。

现在的Frontier AI已经能做出惊人的决策，但在金融、自治系统、机器人等高风险场景中，仅有“能力”远远不够，你必须能证明它的决策是可信的。 https://t.co/WhSZoM52Ld

인용된 트윗: 有天深夜，我偶然打开了@inference_labs的演示程序。点击运行推理的瞬间，屏幕上显示着零知识证明生成的进度，我屏住呼吸，看着链上自动生成的证明，一种奇妙的感觉油然而生——就像亲眼见证答案给自己签署了一张收据，既神奇又安心。这种体验让我深刻意识到，可信的人工智能并不是只有准确率和模型大小，更重要的是输出能否被验证。

近期，Inference Labs在可验证人工智能方面的探索令人印象深刻。他们提出的“推理证明”流程，不仅仅是技术上的炫酷，更有实际意义：你无法直接看到模型权重或私有输入，但通过加密技术，你可以确认具体计算过程的正确性。

AI的输出不再是黑箱，结果可以被链上验证，信任不再依赖盲目假设。在生产环境中，这一点尤其关键，因为延迟和成本往往比模型复杂度更重要。Inference Labs的方法让部署AI不再需要盲目信任，而是可以依靠链上证明确认可靠性。

我认为，Inference Labs的价值不仅在于技术创新，更在于理念的变革。在区块链和加密资产快速发展的背景下，智能合约已经习惯了“无需信任”的操作逻辑，而人工智能却长期缺少类似机制。

通过可验证推理，AI可以在加密环境下安全运行，这为DeFi、自动化策略执行，甚至多方协作场景提供了新的可能。当然，挑战依然存在：实际推理负载、链上存储成本以及验证延迟，都是需要解决的问题。如何在保证可验证性的前提下兼顾效率和经济性，将决定这种模式能否被广泛接受。

总的来看，Inference Labs正在构建一个链上智能层：无需信任的推理、可验证的输出、透明且可追溯的计算过程。这种理念或许不会短期内轰动全网，但它的意义在于为未来可验证 AI 的落地奠定基础。对于希望在生产环境中可靠、安全使用人工智能的开发者和企业来说，这无疑是一个值得重点关注的方向。人工智能，不只是聪明，它可以被验证、被信任。

@KaitoAI @inference_labs

원본 보기

💬 0 댓글