La FDA a essayé d'utiliser l'IA pour accélérer les approbations de médicaments, mais l'IA a fini par fabriquer des rapports cliniques. Au lieu de gagner du temps, les régulateurs ont dû tout vérifier manuellement. Le problème ? Aucune façon de vérifier la sortie.
@Mira_Network aborde cela de front. Comme ils le disent, "La vérification n'est pas une fonctionnalité. C'est une exigence." Leur couche de confiance utilise zkML, un consensus onchain et des enregistrements traçables pour garantir que les résultats de l'IA sont fiables.
À l'ère de l'IA, la confiance n'est pas optionnelle. C'est la base de l'adoption dans le monde réel.
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La FDA a essayé d'utiliser l'IA pour accélérer les approbations de médicaments, mais l'IA a fini par fabriquer des rapports cliniques. Au lieu de gagner du temps, les régulateurs ont dû tout vérifier manuellement. Le problème ? Aucune façon de vérifier la sortie.
@Mira_Network aborde cela de front. Comme ils le disent, "La vérification n'est pas une fonctionnalité. C'est une exigence." Leur couche de confiance utilise zkML, un consensus onchain et des enregistrements traçables pour garantir que les résultats de l'IA sont fiables.
À l'ère de l'IA, la confiance n'est pas optionnelle. C'est la base de l'adoption dans le monde réel.