AIの推論プロセスをブロックチェーンの取引のように検証可能で信頼できるものにすることは可能でしょうか？@inference_labsはまさにこのような問いに駆られて誕生しました。Inference Labsのビジョンは、AIの推論結果に暗号学的検証能力を持たせるネットワーク層を構築することです。これはProof of Inferenceプロトコルを通じて、AIの推論出力の真実性を第三者が検証できるようにしつつ、モデルのプライバシーとデータの安全性も保証します。この仕組みは、医療、金融、ガバナンスなど、AIの出力に依存して重要な意思決定を行う業界にとって非常に現実的な意義を持ちます。これを実現するために、Inference Labsは、推論プロセスをオフチェーンで高速かつ効率的に完了させ、ゼロ知識証明を用いて検証情報をオンチェーンに提出する分散型AI推論検証アーキテクチャを構築しました。この設計は、プライバシー保護と信頼性検証のニーズを両立させ、大規模モデルや計算過程を直接オンチェーンに載せることによるパフォーマンスのボトルネックを回避します。Inference Labsは、Bittensorネットワーク運営のSubnet 2において、世界最大の分散型zkML証明クラスターとなり、1.6億以上の証明サンプルを生成しており、その実用性と拡張性を示しています。この問題はより広範な思考へと拡がります：現在、AIがさまざまな現実システムにますます統合される中で、AIをいかにして効率的かつ信頼できるものに保つか？Inference LabsのProof of Inferenceメカニズムは、その答えの一つを提案します。それは、AI出力の正確性に焦点を当てるだけでなく、オープンで分散型の検証エコシステムを構築することを目指しています。この理念は、DACM、Delphi Ventures、Arche Capitalなどの投資支援を受けており、AIとWeb3の信頼基盤の構築を共同で推進しています。将来的に、より多くのAI決定に透明性と検証性が求められる時代において、この種の基盤信頼プロトコルの存在は、AIのより広範な応用を促進する鍵となる可能性があります。Inference Labsの推進はまた、AIの信頼性に関する核心的な問題を提起します：AIの推論は、真実性と信頼性を証明できるものでしょうか、それとも単に仮説として受け入れられるだけのものでしょうか？@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX