ソブリンAIの台頭 — プラットフォームではなく、プロトコルによって保護される。

AIはもはや受動的なツールではありません。行動し、取引し、意思決定を行う自律的なエージェントへと進化しています。しかし、説明責任のない自律性は危険です。Inference Labsは、企業ではなく、暗号による確実性によって統治される、ソブリンAIの基盤を構築しています。その実現方法をご紹介します。

01. エージェントネイティブプロトコル
エージェントは信頼に頼ることはできません。証明が必要です。Inference Labsは、相互運用性、モデルの信頼性、計算の完全性を保証するエージェントネイティブプロトコルを構築しています。
仮定も、盲点もありません。ネットワーク全体で機能する、検証可能なインテリジェンスです。

02. データに裏打ちされた体験
ユーザーの信頼には透明性が不可欠です。Inference Labsは、暗号証明に裏打ちされた関数呼び出しを強化します。検証されていないスマートコントラクトを信用しないように、AIは数学的に証明されるべきであり、謎めいたものであってはなりません。

03. 相互運用可能なインテリジェンス
AIはボーダーレスであるべきです。Inference Labsのシステムは既存のプロトコルと接続し、クロスチェーンの、アトミックなAIワークフローを可能にします。開発者は、すべてのアクションが安全で検証可能であることを確信して、エコシステム全体で自由に構築できます。

04. 倫理的な進歩
責任あるAIは、ユーザーの制御から始まります。zkMLと$FHEにより、Inference LabsはAI出力におけるプライバシー、説明可能性、完全性を保証し、ユーザーが結果に異議を唱えたり、変更したりできるようにします。倫理はオプションではなく、プロトコルネイティブです。

05. Inference Commerce Protocol
高度なモデルをデプロイするのに、信頼を放棄する必要はありません。Inference Labsのプロトコルを使用すると、開発者とデータサイエンティストは、完全なセキュリティ、IP保護、暗号検証を備えた独自のAIを起動できます。ゲートキーパーは不要です。

06. オープンソースプロトコル、ゲーム理論
AIには、透明性と拡張性のあるガバナンスが必要です。Inference Labsは、市場のインセンティブとゲーム理論が説明責任を促進するオープンソースシステムを推進し、検証可能なインテリジェンスの自己調整エコシステムを構築します。

Inference Labsは、単にAIツールを構築しているのではなく、インテリジェンスがオープンで、検証可能で、誰もが所有できる未来のためのインフラストラクチャを設計しています。AIが少数ではなく、多数に奉仕すべきだと信じるなら、分散型のソブリンAIの次の時代を形作るために、私たちに参加してください。