Si les résultats de l'IA ne peuvent pas être vérifiés, alors elle est essentiellement un service boîte noire.

Aujourd'hui, beaucoup parlent d'infrastructure IA, mais ils partent du principe que les résultats sont fiables. La réalité est que l'utilisateur ne peut pas vérifier si le raisonnement a été falsifié, ni confirmer le chemin d'exécution.
@dgrid_ai propose une solution consistant à introduire une couche de vérification, via la Proof of Quality, permettant aux nœuds de s'auto-vérifier mutuellement les résultats du raisonnement. En cas d'erreur, les actifs en staking sont pénalisés. Cette conception lie directement le coût de l'erreur au modèle économique.
La principale différence avec le SaaS traditionnel est que la confiance ne provient plus de la marque, mais de la structure de jeu.
Du point de vue du développeur, ce réseau ressemble davantage à une couche d'API RPC pour l'IA, où l'appel au modèle ne nécessite pas de plateforme spécifique, mais est routé via le réseau vers le nœud optimal pour l'exécution.
Bien sûr, il reste à voir si ce mécanisme peut fonctionner de manière stable à grande échelle, cela nécessitera du temps pour le vérifier.
Mais il résout au moins un problème réel : l'IA peut-elle devenir un calcul fiable, plutôt qu'une sortie boîte noire.
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