O ML de conhecimento zero inverte o modelo de confiança. Você pode provar que uma resposta de IA é verdadeira on-chain sem revelar seus dados ou os segredos do modelo. Isso torna a privacidade e a responsabilidade compatíveis, não uma troca. ➤ Hospitais: Um hospital pergunta "Este exame é cancerígeno?" O modelo retorna "sim" mais uma prova. Os médicos verificam a prova na cadeia, mas a varredura do paciente nunca sai da custódia. ➤ Finanças: Você pergunta "Eu me qualifico para um empréstimo?" O modelo prova que a decisão atendeu às regras, mas seu salário, dívidas e relatório de crédito permanecem ocultos. ➤ Anúncios: Um varejista prova que "Esta oferta correspondeu às suas preferências" sem ver seu histórico de navegação bruto. Nesse mundo, as caixas-pretas são extintas. Os agentes competem não apenas em velocidade, mas em integridade comprovável. A confiança se torna parte da arquitetura, não uma promessa.