Inference Labs is een innovatieve technologiebedrijf dat zich richt op het integreren van kunstmatige intelligentie (AI) met blockchain-technologie om veilige, verifieerbare en privacy-beschermende AI-diensten te creëren. In zijn kern pakt Inference Labs een kritieke uitdaging in de AI-industrie aan: hoe de integriteit en privacy van AI-modeluitvoering te waarborgen wanneer deze modellen worden ingezet op gedecentraliseerde netwerken.

Door gebruik te maken van zero-knowledge proofs (ZKP), stelt Inference Labs AI-modellen in staat om off-chain te worden uitgevoerd, terwijl cryptografische garanties worden geboden aan gebruikers dat de berekeningen correct zijn uitgevoerd zonder het onderliggende model of gevoelige gegevens te onthullen. Deze aanpak opent nieuwe mogelijkheden voor vertrouwenloze AI-inferentie, waarbij gebruikers kunnen vertrouwen op AI-voorspellingen zonder blinde trouw aan de operator of het risico van blootstelling van intellectueel eigendom.

Het Probleem Dat Inference Labs Oplost

In traditionele AI-dienstmodellen moeten gebruikers erop vertrouwen dat de AI-provider het juiste model draait en dit op een eerlijke manier doet. Dit vertrouwensmodel is om verschillende redenen problematisch. Ten eerste zijn AI-modellen vaak eigendom en waardevol intellectueel eigendom dat ontwikkelaars privé willen houden. Ten tweede willen gebruikers er zeker van zijn dat de AI-voorspellingen die ze ontvangen oprecht zijn en niet zijn gemanipuleerd.

Het lokaal draaien van AI-modellen om de integriteit te verifiëren is onpraktisch vanwege hun grote omvang en rekenkundige eisen. Inference Labs pakt dit aan door gebruik te maken van zero-knowledge proofs, waarmee een derde partij (zoals een cloudservice) kan bewijzen dat het AI-model correct is uitgevoerd zonder het model zelf te onthullen. Deze innovatie waarborgt zowel de privacy van het model als de integriteit van de uitvoering, waardoor de noodzaak voor blinde vertrouwen vervalt.

Het Sertn Framework: De kloof tussen AI en Blockchain overbruggen

Een vlaggenschip product van Inference Labs is Sertn, een framework dat is ontworpen om de implementatie van off-chain AI-modellen op blockchain-netwerken veilig en efficiënt te vergemakkelijken. Sertn fungeert als een brug tussen de off-chain wereld van AI-berekeningen en de on-chain blockchain-omgeving. Het stelt AI-operators in staat om hun modellen om te zetten in zero-knowledge proof circuits, deze modellen op de blockchain te registreren en AI-inferentiediensten aan te bieden via een gedecentraliseerde inferentiemarkt.

Deze markt koppelt AI-werklastverzoeken aan computationele knooppunten die de inferentie uitvoeren en cryptografische bewijzen van correcte uitvoering leveren. De modulaire architectuur van Sertn ondersteunt schaalbaarheid en aanpasbaarheid, waardoor integratie met opkomende AI- en cryptografische technologieën mogelijk is.

Sertn's off-chain infrastructuur bestaat uit node pools - groepen van geregistreerde nodes die AI-inferentieworkloads verwerken. Elke node stelt computatievereisten in om toegewezen taken binnen gedefinieerde epochs uit te voeren, wat zorgt voor betrouwbaarheid en verantwoordelijkheidsgevoel. Om grote AI-modelinvoeren en -uitvoeren te verwerken, maakt Sertn gebruik van gedecentraliseerde opslagoplossingen zoals Arweave.

Daarnaast gebruikt Sertn aggregatiecircuits om meerdere bewijzen te combineren tot een enkel beknopt bewijs, wat de efficiëntie verbetert en de opslagbehoeften van blockchain-gegevens vermindert. Een uniek kenmerk genaamd het Staked Deferred Proof-protocol balanceert de efficiëntie van bewijsvoering met tijdige gebruikersreacties door knooppunten in staat te stellen tokens te staken als een verbintenis om later geldige bewijzen te leveren.

Technische Architectuur en Beveiligingsoverwegingen

Het technische ontwerp van Inference Labs en Sertn benadrukt veiligheid, transparantie en decentralisatie. De on-chain componenten omvatten een modellenregister, een inferentiemarkt en verificatiecontracten die bewijzen authenticeren die door knooppunten zijn ingediend. Modellen worden gecontroleerd door middel van geverifieerde backtestinggegevens die door de makers zijn gepubliceerd, waardoor gebruikers de modelkwaliteit kunnen beoordelen op basis van werkelijk gebruik en prestaties in plaats van blinde claims. Het netwerk ontmoedigt spam en modellen van lage kwaliteit door registratiekosten op te leggen en gebruikt economische prikkels om de betrouwbaarheid van knooppunten te waarborgen.

Beveiligingsuitdagingen omvatten de risico's van reverse engineering van AI-modellen uit bewijsartefacten en de noodzaak van vertrouwde opzetceremonies die vereist zijn door sommige zero-knowledge bewijs systemen. Inference Labs neemt deel aan open, publieke vertrouwde opstellingen om deze risico's te mitigeren en de netwerbeveiliging te verhogen.

Hoewel technologie voor zero-knowledge bewijs relatief nieuw is, dragen de groeiende adoptie en het voortdurende onderzoek bij aan de robuustheid ervan. Gegevensprivacy is ook een focuspunt, aangezien de querygegevens van gebruikers tijdens inferentie moeten worden beschermd. Het ontwerp van Sertn is erop gericht de blootstelling van gegevens te minimaliseren en cryptografische garanties te bieden voor privacy en correctheid.

Toekomstige Vooruitzichten en Innovaties

Inference Labs blijft de vorderingen in privacy-behoudende machine learning-technologieën verkennen, zoals volledig homomorfische encryptie en multi-party computation. Deze opkomende methoden, hoewel momenteel computationeel intensief, beloven de privacy en beveiliging van AI-diensten op blockchain-netwerken verder te verbeteren.

Sertn's modulaire architectuur is ontworpen om dergelijke innovaties te kunnen huisvesten terwijl ze zich ontwikkelen. Door de grenzen van verifieerbare AI-inferentie te verleggen, positioneert Inference Labs zichzelf aan de voorhoede van het creëren van vertrouwensminimaliserende, gedecentraliseerde AI-ecosystemen die zowel ontwikkelaars als gebruikers in staat stellen.

Conclusie

Inference Labs is een pionier in een nieuw paradigma voor AI-dienstverlening door zero-knowledge cryptografie te combineren met blockchain-technologie. Het Sertn-framework stelt beveiligde, privé en verifiable AI-inferentie op gedecentraliseerde netwerken mogelijk, waarmee kritieke uitdagingen van vertrouwen en intellectuele eigendomsbescherming worden aangepakt.

Deze benadering komt niet alleen AI-ontwikkelaars ten goede door hun modellen te beschermen, maar biedt ook gebruikers transparante en betrouwbare AI-voorspellingen. Naarmate privacy-beschermende AI-technologieën zich ontwikkelen, is Inference Labs goed gepositioneerd om de integratie van AI en blockchain te leiden, waarbij een toekomst wordt bevorderd waarin AI-diensten zowel krachtig als betrouwbaar zijn.

FAQ

Wat is het belangrijkste doel van Inference Labs?

Inference Labs heeft als doel om veilige en privé AI-inferentie op blockchain-netwerken mogelijk te maken met behulp van nul-kennis bewijs, waarbij de integriteit en privacy van het model worden gegarandeerd zonder dat er vertrouwen in de operator nodig is.

Hoe werkt Sertn?

Sertn converteert AI-modellen naar zero-knowledge proof circuits, registreert ze on-chain en faciliteert een gedecentraliseerde inferentiemarkt waar nodes AI-berekeningen off-chain uitvoeren en cryptografische bewijzen van juistheid leveren.

Waarom is nul-kennis bewijs belangrijk voor AI-inferentie?

Zero-knowledge bewijzen maken verificatie mogelijk dat een AI-model correct is uitgevoerd zonder het model of gevoelige gegevens te onthullen, waardoor intellectueel eigendom wordt beschermd en vertrouwenloze verificatie wordt gegarandeerd.

Kan iedereen een AI-model registreren op Sertn?

Ja, Sertn is permissiev, maar modelregistratie vereist een vergoeding om spam te voorkomen. De kwaliteit van het model wordt bepaald door gebruik en geverifieerde backtesting-gegevens in plaats van gecentraliseerde goedkeuring.2.

Wat zijn de toekomstige ontwikkelingen voor Inference Labs?

Inference Labs is van plan om opkomende privacytechnologieën zoals volledig homomorfe encryptie en multi-party computation te integreren om de privacy en beveiliging van AI-inferentie op de blockchain verder te verbeteren.