币圈頻現プロジェクトデータの捏造、今や信頼できるのはコードだけ。AI界の水も浅くない、ランキング上で異常に高いスコアを持つモデルも、実際に使うと猫が水をひっくり返すよりも頻繁に失敗する。訓練データの汚染、テスト問題の不正操作、評価過程のブラックボックス化により、スコアと実際の能力が大きく乖離し、AI界の「売り手の見せかけと買い手の見せかけ」に例えられる。この「皇帝の新しい衣装」のような操作は、ユーザーを騙し、投資を誤導し、規制を歪める結果となり、長期的には業界全体の信頼の土台を蝕むことになる。この時、@inference_labs の Subnet 2は一服の清流と呼べる。ゼロ知識証明のハードコアな操作を用いて、モデル推論ごとに検証可能で改ざん不可能な暗号学的身分証を生成し、不正行為は絶対に不可能にする。これにより、AIの性能はプラットフォームの自画自賛ではなく、誰でも暗号学的な「照妖鏡」で正体を証明できるようになる。ユーザーにとっては、モデル選びの目が養われ、業界にとっては信頼回復の頼みの綱となる。結局、AIはすでに生活のあらゆる面に浸透しており、検証可能な実際のパフォーマンスは、虚飾されたスコアよりも遥かに信頼できる——誰もが「シュレーディンガーのAI」との知恵比べをしたくないはずだ。Subnet 2のゼロ知識証明はどのようにしてモデルに暗号学的身分証を生成しているのか？ゼロ知識証明技術は他の分野でどのように応用されているのか？ゼロ知識証明以外に、AIモデルの信頼性を保証する技術には何があるのか？