全てのAIモデルをゼロ知識証明で完全に検証することは理論的には印象的に聞こえるものの、実際には非常に遅く、リソースを多く消費し、展開が困難であることがわかります。全てのコンポーネントを一緒に証明する必要がある場合、パフォーマンスは大きな打撃を受けます。

それが正に、@inference_labs のアプローチがオールオアナッシングの検証戦略から選択的信頼へと移行する理由です。モデルの本当に重要な部分だけが暗号的に証明され、それ以外はフルスピードで動作します。

これにより、検証可能なAIが実世界のアプリケーションに実用的になります。高リスクの決定は鉄壁のセキュリティを得て、日常的な推論は超高速で行われ、モデルのプライバシーは保持されます。これは、単なる理論的概念を超え、ZK駆動のインテリジェンスをスケールで展開するための真の飛躍です。

このビジョンは、全てにわたる徹底的な証明を強いるのではなく、効率的で実用的なZKMLおよびモジュラー検証システムに焦点を当てたInference Labsの目標と完全に一致しています。