탈중앙화 시스템에서 진정한 위험은 코드의 취약점에 있는 것이 아니라, 결코 의문을 제기하지 않는 "기본 설정"에 있는 경우가 많습니다. 인공지능이 거래 실행, 자원 할당, 심지어 거버넌스 결정에까지 관여하게 되면 이러한 리스크 더욱 증폭될 것입니다. 결과가 단순히 "합리적으로 보인다"는 이유만으로 입증, 재현 또는 감사 이 불가능하다면, 소위 탈중앙화 신뢰는 확률과 모델에 의존하게 되는 것입니다. 바로 이러한 이유로 저는 @inference_labs의 접근 방식이 매우 중요하다고 생각합니다. @inference_labs의 초점은 모델이 얼마나 똑똑한지가 아니라, 결정이 내려지는 순간 그 결정이 책임감 있고 추적 가능한지에 있습니다. 추론 과정 자체를 검증 가능한 객체로 전환함으로써, 각 출력은 "왜 그런지"와 "미리 설정된 제약 조건을 충족하는지"에 대한 답을 제시할 수 있습니다. 오류가 더 이상 모델 내부에 숨겨지지 않고, 발견, 검토 및 수정이 가능해졌습니다. zkML은 JSTprove와 같은 기능을 실제 시스템에 직접 통합함으로써 데모 단계를 넘어 실제 운영 환경으로 진입하고 있습니다. 제 생각에 @inference_labs는 성숙한 AI + Web3 접근 방식을 보여줍니다. 무한한 확장을 추구하기보다는 책임성과 검증을 확립하는 데 우선순위를 두고 있습니다. #추론 #카이토얍 @카이토AI