В криптомире все чаще возникают случаи фальсификации данных проектов, в наши дни доверие к коду гораздо надежнее, чем к хайпу. В сфере AI вода тоже не чиста: модели с невероятно высоким баллом в рейтингах часто показывают себя хуже, чем кот, разливая воду, в реальности. Загрязнение обучающих данных, подгонка тестовых вопросов, черный ящик в процессе оценки — оценки и реальные способности серьезно расходятся, что можно назвать «показуха продавца и покупателя» в AI. Такой «наряд императора» обманом пользователей, введением в заблуждение инвесторов и даже искажением регулирования, со временем разрушит доверие к всей индустрии. В этот момент @inference_labs Subnet 2 становится настоящей глотком свежего воздуха: с помощью технологий доказательства с нулевым разглашением он создает для каждого моделирования проверяемый и неподдельный криптографический паспорт, и мошенничеству просто нет шансов. Теперь производительность AI больше не будет рекламироваться платформой, любой сможет с помощью криптографического «зеркала» проверить подлинность. Для пользователей это значит, что они наконец смогут выбрать модель, не полагаясь на пустые обещания; для индустрии — это надежный якорь для восстановления доверия. В конце концов, AI давно проник во все сферы жизни, и проверяемое реальное качество гораздо важнее завышенных оценок — ведь никто не хочет постоянно играть в «Шредингеровский AI», не зная, что внутри. Как именно Subnet 2 с помощью доказательств с нулевым разглашением создает криптографический паспорт модели? В каких других сферах применяются технологии доказательств с нулевым разглашением? Какие еще технологии могут обеспечить доверие к AI-моделям?