Los sistemas de IA de caja negra carecen de transparencia, lo que dificulta que los usuarios verifiquen el proceso real de funcionamiento del modelo. La introducción de la tecnología de pruebas de conocimiento cero cambia esta situación. A través del mecanismo de prueba ZK, se pueden lograr simultáneamente cuatro niveles de protección: verificar que el modelo se ejecute correctamente, garantizar que los pesos del modelo se mantengan en privado, demostrar que la salida es matemáticamente válida y prevenir que cualquier etapa sea manipulada. Este enfoque convierte el proceso de inferencia de IA no confiable en un sistema criptográfico verificable, permitiendo a los usuarios confiar en los resultados del cálculo sin revelar los datos subyacentes o los detalles del modelo. Esto es de gran importancia para aplicaciones en finanzas, cálculo de privacidad y otros escenarios que requieren altos niveles de confianza y seguridad.