Modeller, du kan bevise – ikke bare køre.

STEAV er verificerbar AI-infrastruktur, der gør det muligt for enhver organisation at bygge, køre og eje sine egne AI-modeller i stedet for at leje dem via et API hos tredjepart. Platformen CID bygger og træner modeller inde i dit eget miljø og producerer en uafhængigt efterprøvelig optegnelse, der dokumenterer præcis, hvordan hver model er bygget.

Nej. STEAV er til enhver organisation – fra store koncerner til små og mellemstore virksomheder – der hellere vil eje sin AI end leje den via et API. Regulerede brancher som finans, sundhed og det offentlige er et særligt godt match, fordi det dér er et krav at kunne dokumentere, hvordan en model er bygget, men platformen er bygget til hele markedet.

At leje vil sige at kalde et API hos tredjepart: du råder ikke over modellen, du kan ikke se, hvordan den er bygget, og dine data kan blive brugt til at forbedre en andens system. At eje vil sige, at modellen kører i dit miljø, at vægtene er dine, og at du selv bestemmer, hvornår den ændres eller udfases. STEAV står for det specialistarbejde, der gør ejerskabet praktisk muligt.

Hvert trin i opbygningen – de data, der gik ind, træningen, kontrollerne – bliver kryptografisk signeret og registreret, mens det sker. Resultatet er en manipulationssikret optegnelse, som en ekstern revisor kan verificere uden at skulle stole på STEAV eller leverandøren. Spørgsmålet »hvordan er denne model bygget?« besvares med et efterprøveligt spor i stedet for et møde.

Nej. STEAV er AI-infrastruktur til at bygge og eje AI-modeller – ikke en kryptovaluta. Vi bruger en blockchain ét bestemt sted: som en manipulationssikret hovedbog, der registrerer, hvordan hver model er bygget, så en udenforstående part kan efterprøve beviset. Blockchainen er der for revisionssporets skyld – ikke som noget, der skal handles.

Det er en komplet, efterprøvelig optegnelse over alt, hvad der er gået ind i en model: datakilderne, træningstrinnene og de kontroller, den har bestået. Tænk på det som en ingrediensliste og en samleprotokol for en AI-model. STEAV producerer den automatisk, mens modellen bygges, og det er netop dét, der gør, at du kan dokumentere proveniens over for en revisor, en tilsynsmyndighed eller en kunde.

Nej. STEAV kører dér, hvor dine data allerede ligger – on-premise, air-gapped eller i en suveræn sky – så dine data og din model aldrig forlader din kontrol. I samarbejder gør fødereret træning det muligt for flere parter at træne én fælles model, uden at nogen af dem samler eller udstiller deres rådata.

Ja. CID er bygget til at blive udrullet på din egen hardware, i et air-gapped miljø uden internetforbindelse eller i en suveræn sky. Den model, du validerer, er den model, du kører – frosset, versioneret og uændret, uden stille opdateringer.

Nej. STEAVs kontrollag driver platformen i stor skala uden et stort ML-driftsteam, og STEAVs managed services kan tage sig af specialistarbejdet – betroet datakuratering, modelevaluering og adversariel testning – så det at eje en model ikke betyder, at du skal ansætte et team, der er svært at finde.