Я раньше думал, что верификация ИИ бинарна: либо это математически доказано, либо ты доверяешь ему вслепую и надеешься. Но прошлой ночью, читая документацию OpenGradient, когда было, наверное, 1 час ночи, в тот момент, когда ты не можешь уснуть, одна строка полностью разрушила это предположение. Разработчики могут смешивать TEE и ZKML верификацию в рамках одной транзакции, выбирая разные уровни доверия для разных моделей. Первое, что я прочитал, было, что это просто трюк для экономии затрат, более дешевый метод, который позволяет обойтись без дополнительных доказательств. Но чем больше я об этом думал, тем больше это выглядело как что-то другое. Не оптимизация. Признание того, что ни один метод никогда не будет достаточен для всего, что люди на самом деле построят. ZKML несет 1000-10000x накладные расходы для криптографической уверенности. TEE почти бесплатен, но доверяет аппаратной атестации. Есть простой режим подписи для вещей, которые вовсе не нуждаются в доказательствах. Это имеет большее значение, чем кажется: если бы ZKML был обязательным повсюду, чат-боты и вызовы LLM в реальном времени уже погибли бы в этой сети, убитые накладными расходами еще до отправки. Сеть проверила уже более 500K+ доказательств, и эта цифра быстро растет, так что я полагаю, что большая часть из них — это TEE, просто потому что стоимость ZKML делает его непрактичным вне моделей с высокими ставками. Я все еще не уверен, сколько разработчиков выбирают ZKML целенаправленно, а сколько по умолчанию выбирают TEE, потому что это дешевле и достаточно хорошо — в документации не сказано. Доверие никогда не будет универсальным решением, ни для людей, ни для машин. Дело не в том, является ли сеть "полностью проверяемой." Дело в том, кто решает, сколько доказательства на самом деле стоит платить. Кто-нибудь знает, какой процент из этих 500K+ доказательств — это ZKML по сравнению с TEE?

@OpenGradient #OPG $OPG $BSB $PORTAL
{future}(BSBUSDT)