La FDA intentó utilizar IA para acelerar las aprobaciones de medicamentos, pero la IA terminó fabricando informes clínicos. En lugar de ahorrar tiempo, los reguladores tuvieron que verificar todo manualmente. ¿El problema? No hay forma de verificar la salida.
@Mira_Network aborda esto de manera directa. Como dicen, "La verificación no es una característica. Es un requisito." Su capa de confianza utiliza zkML, consenso en cadena y registros trazables para garantizar que las salidas de la IA sean confiables.
En la era de la IA, la confianza no es opcional. Es la base para la adopción en el mundo real.
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La FDA intentó utilizar IA para acelerar las aprobaciones de medicamentos, pero la IA terminó fabricando informes clínicos. En lugar de ahorrar tiempo, los reguladores tuvieron que verificar todo manualmente. ¿El problema? No hay forma de verificar la salida.
@Mira_Network aborda esto de manera directa. Como dicen, "La verificación no es una característica. Es un requisito." Su capa de confianza utiliza zkML, consenso en cadena y registros trazables para garantizar que las salidas de la IA sean confiables.
En la era de la IA, la confianza no es opcional. Es la base para la adopción en el mundo real.