Самая большая проблема с ИИ не в его возможностях: а в доверии.

Кто его обучал? Какие данные он видел? Можете ли вы что-либо из этого подтвердить?

Экосистема @SentientAGI отвечает на все три вопроса с помощью одной архитектуры: Проверяемый ИИ.
------------------------------------
Вместо одной закрытой модели Sentient соединяет сеть партнеров: охватывающих проверяемые вычисления, репутацию, происхождение данных, шифрование и безопасное выполнение.

Вместе эти партнеры образуют уровень доверия децентрализованного ИИ.

Вот как каждый из них вписывается в головоломку 👇
1. @lagrangedev - Проверяемые модельные выходы

Lagrange предоставляет криптографическую основу для доказательства целостности модели.

Их инструменты позволяют любому проверить, что вывод модели действительно отражает её входные данные и правила, не раскрывая внутреннее устройство модели.

Это означает, что агенты ИИ внутри Sentient по умолчанию могут быть надежными.
------------------------------------
2. @nillion - Вычисления с защитой конфиденциальности

Nillion приносит многосторонние безопасные вычисления на стол.
Их технология позволяет нескольким агентам или владельцам данных сотрудничать и вычислять на общих наборах данных, не раскрывая личные данные.
В рамках Sentient это обеспечивает конфиденциальность и проверяемость распределенных рабочих нагрузок ИИ.
------------------------------------
3. @billions_ntwk - Уровень Идентификации и Репутации

Биллионы Network анкор, кто есть кто в этой умной сети.
От доказательства человечности до основанных на ZK рейтингов репутации, он проверяет, является ли актер человеком, агентом или гибридом, и гарантирует, что каждое внесение вклада подлежит отчетности.
В децентрализованной AI экономике это необходимо для доверия.
------------------------------------
4. @PhalaNetwork - Доверенное выполнение (TEE)

Phala обеспечивает безопасные, подтверждаемые вычисления.
AI нагрузки, работающие через Phala, могут криптографически доказать, что их вычисления были выполнены правильно и без изменений, что является критическим шагом к проверяемой автономии.
------------------------------------
5. @origin_trail - Происхождение данных & Граф знаний

OriginTrail специализируется на отслеживании происхождения данных.
Он фиксирует, кто предоставил что, когда и как это было обработано, что обеспечивает возможность аудита, чистоту и отслеживаемость каждого набора данных, поступающего в агенты Sentient.
------------------------------------
6. @LitProtocol - Программируемые ограничители

Lit Protocol обеспечивает безопасное управление ключами и криптографические управляющие потоки.
Это позволяет агентам выполнять действия только тогда, когда соблюдены конкретные криптографические условия — встраивая безопасность, разрешения и подотчетность непосредственно в поведение ИИ.
------------------------------------
7. @Atoma_Network - Конфиденциальная вычислительная инфраструктура

Atoma сосредоточена на защите весов модели, подсказок и пользовательских данных во время вычислений.
Их конфиденциальный AI стек гарантирует, что как владельцы данных, так и строители моделей сохраняют конфиденциальность, при этом позволяя получать проверяемые результаты.
------------------------------------
Большая картина

Вместе эти партнеры образуют Проверяемый ИИ Стек, основную структуру децентрализованной сети интеллекта Sentient.

Каждый уровень, от идентичности до вычислений, добавляет одну часть головоломки доверия, обеспечивая возможность AI-агентам мыслить, действовать и координироваться, не жертвуя при этом проверяемостью или децентрализацией.

Вот как Sentient превращает интеллект в инфраструктуру.