在去中心化系統裡，真正危險的往往不是代碼漏洞，而是那些從未被追問過的“默認選擇”。 當人工智能開始參與交易執行、資源分配甚至治理決策時，這種風險只會被放大。如果一個結果只是“看起來合理”，卻無法被證明、復現或審計，那所謂的去中心化信任，其實只是被外包給了概率和模型。這也是我認為 @inference_labs 路線很重要的原因。 他們@inference_labs關注的不是模型有多聰明，而是決策發生那一刻是否負責任、是否可追溯。 通過把推理過程本身變成可驗證對象，每一次輸出都能回答“為什麼會這樣”“是否符合預設約束”。 錯誤不再被隱藏在模型內部，而是可以被發現、被質疑、被修正。將 JSTprove 等能力直接嵌入實際系統，讓 zkML 不再停留在演示階段，而是真正進入生產環境。 在我看來@inference_labs這代表了一種成熟的 AI + Web3 方向：不是追求無限擴張，而是先把問責和驗證打牢。 #inference #KaitoYap @KaitoAI