Atualmente, os modelos de inferência de IA enfrentam um problema fundamental: você obtém a resposta, mas não consegue verificar se esse resultado foi realmente gerado de acordo com o modelo e os dados que você especificou. É como uma caixa preta, tudo o que sai dela você tem que confiar.

Essa é a verdadeira questão que projetos como @inference_labs precisam resolver — não tornar a IA mais fácil de usar, mas garantir que os resultados produzidos pela IA sejam verificáveis e confiáveis.

Escrever uma campanha, gerar conteúdos criativos, uma caixa preta é uma caixa preta, afinal, não há grande problema nisso. Mas e se envolver liquidação na cadeia, votação de governança DAO, ou permitir que a IA participe de decisões importantes? Nesse momento, a credibilidade não é uma questão de escolha, mas uma questão de vida ou morte. Você precisa de uma prova concreta: que esse resultado foi realmente gerado com lógica de cálculo transparente e dados de entrada reais. Caso contrário, toda a base das aplicações na cadeia estará na areia.