Истинный барьер внедрения AI — это не недостаток вычислительных мощностей, не недостаток умных моделей, а отсутствие механизма ответственности.

Когда компании и организации внедряют автоматизированные системы, они должны иметь возможность четко отслеживать — кто, когда и на основании каких полномочий принимал те или иные решения. Это особенно важно в финансовой сфере, здравоохранении и государственных структурах.

$RENDER продвигает инфраструктуру для вычислений AI, $NEAR делает развертывание AI-приложений более простым, но все это требует базового уровня доверия. Именно поэтому так важен автономный фреймворк идентификации. С помощью системы проверяемых сертификатов каждый шаг AI может быть прослежен до реального субъекта и конкретных полномочий.

Один и тот же слой идентификации уже доказал свою эффективность в трансграничной торговле и государственных услугах, и теперь его можно напрямую использовать для подтверждения процессов принятия решений, управляемых AI. Это ключ к переходу AI от концептуальной проверки к реальному производственному применению — не более быстрые модели, а проверяемая цепочка ответственности. Именно в этом заключается проблема и решение.