У крипто-сфері все частіше з'являються випадки фальсифікації даних проектів, і в наші часи довіра до коду набагато надійніша, ніж до хайпу. В колі AI вода теж не проста — моделі з неймовірно високими балами у рейтингах часто виявляються несправжніми, і їх використання призводить до збоїв частіше, ніж коти у домі розливають воду. Забруднення тренувальних даних, підготовка тестових завдань, чорний ящик у процесі оцінювання — все це призводить до серйозного розриву між балами та реальними можливостями, що можна порівняти з "продажем іміджу" у світі AI. Такий підхід, схожий на "нове вбрання імператора", шкодить користувачам, вводить інвесторів в оману і навіть ускладнює регулювання. З часом довіра до всієї галузі може бути зруйнована. У цей момент @inference_labs з їх Subnet 2 стає справжньою свіжою струменю — за допомогою технології доведення з нульовим розкриттям вони створюють криптографічний паспорт для кожної моделі, який можна перевірити і який не можна підробити. Це робить шахрайство неможливим. Відтепер результати AI більше не залежать від самореклами платформи — будь-хто може за допомогою криптографічного "загляду" підтвердити справжність моделі. Для користувачів це означає, що вони нарешті зможуть обрати модель, яка дійсно працює; для галузі — це новий фундамент довіри. Адже AI давно проник у всі сфери життя, і перевірена реальна продуктивність набагато цінніша за химерні високі бали — хіба не так? Хто хоче щодня боротися з "Шредінгерським AI"? Як саме Subnet 2 за допомогою доведень з нульовим розкриттям створює криптографічний паспорт для моделі? У яких інших сферах застосовується технологія доведень з нульовим розкриттям? Крім них, які ще технології можуть забезпечити довіру до AI-моделей?