雨の金曜日の雰囲気に誘われて、AIの信頼メカニズムについて深掘りしています。proof-of-inferenceが静かにzk-mlの分野を革新しているのを見ています。

考えてみてください - RLHFループでは人間の好みがモデルの挙動を形成しますが、ここでのポイントは：ゼロ知識のsnarksが敏感なフィードバックを公開せずに全てのアラインメントプロセスを監査します。データ漏洩はなく、トレーニングが意図に忠実であったことを暗号学的証明で示すだけです。

これこそが、分散型AIにとって実際に意味のあるプライバシー保護型MLインフラストラクチャです。