En los últimos años, el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial ha suscitado una amplia atención, desde modelos de lenguaje de gran tamaño hasta pintura AI, y luego a agentes inteligentes, las personas han comenzado a acostumbrarse a crear e interactuar con la IA. Sin embargo, con la proliferación de aplicaciones de IA, un problema clave ha ido surgiendo gradualmente: ¿cómo podemos asegurar que el contenido generado por la IA sea confiable?
Frente a los videos generados por IA o las conclusiones de investigación, se vuelve cada vez más difícil verificar su autenticidad. En la actualidad, con la creciente fusión de la IA y la tecnología blockchain, la importancia de este problema se destaca aún más. La prueba de conocimiento cero, como un concepto derivado de la criptografía, ha mostrado un valor único en el campo de la IA. Puede demostrar la autenticidad de un resultado sin revelar detalles específicos.
La empresa Succinct Labs está trabajando para transformar esta tecnología compleja en una infraestructura fácil de usar, permitiendo que los desarrolladores comunes puedan aplicarla sin dificultad. Esta innovación podría cambiar por completo nuestra forma de confiar en los resultados de la IA.
Actualmente, el mayor desafío que enfrenta la IA no es si puede generar resultados, sino cómo garantizar la fiabilidad de esos resultados. Los grandes modelos de lenguaje pueden generar documentos que parecen profesionales, pero que pueden contener información falsa difícil de identificar.
Imagina a un investigador que utiliza un modelo de IA para analizar datos y llegar a una conclusión, y luego utiliza la tecnología SP1 de Succinct para generar pruebas de conocimiento cero. El significado de este proceso es que: cualquier persona puede verificar que este resultado se basa efectivamente en datos y cálculos de un modelo específicos, y no ha sido alterado o fabricado de la nada.
Este método en realidad transforma la 'IA opaca' en 'IA verificable', lo que aumenta enormemente la credibilidad de los resultados generados por la IA. En un momento en que la veracidad de la información es cada vez más importante, la tecnología de prueba de conocimiento cero proporciona nuevas garantías para el desarrollo de la IA, y se espera que impulse la aplicación de la IA en más áreas clave.
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PositionPhobia
· hace3h
Otra vez es un nuevo concepto de especulación...
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SchrodingersFOMO
· hace5h
gm, veo que la IA está de nuevo especulando con pescado, camarones y cangrejos.
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MoonBoi42
· 09-06 01:35
Es un tema recurrente.
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GateUser-afe07a92
· 09-04 22:50
Si se puede probar, se puede falsificar...
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TokenCreatorOP
· 09-04 22:40
zkp es el mejor del mundo
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GasWhisperer
· 09-04 22:33
al igual que las tarifas de gas, la verdad necesita optimización fr
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DegenWhisperer
· 09-04 22:24
¿Con un trampa zk ya es confiable? Todavía es muy pronto~
En los últimos años, el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial ha suscitado una amplia atención, desde modelos de lenguaje de gran tamaño hasta pintura AI, y luego a agentes inteligentes, las personas han comenzado a acostumbrarse a crear e interactuar con la IA. Sin embargo, con la proliferación de aplicaciones de IA, un problema clave ha ido surgiendo gradualmente: ¿cómo podemos asegurar que el contenido generado por la IA sea confiable?
Frente a los videos generados por IA o las conclusiones de investigación, se vuelve cada vez más difícil verificar su autenticidad. En la actualidad, con la creciente fusión de la IA y la tecnología blockchain, la importancia de este problema se destaca aún más. La prueba de conocimiento cero, como un concepto derivado de la criptografía, ha mostrado un valor único en el campo de la IA. Puede demostrar la autenticidad de un resultado sin revelar detalles específicos.
La empresa Succinct Labs está trabajando para transformar esta tecnología compleja en una infraestructura fácil de usar, permitiendo que los desarrolladores comunes puedan aplicarla sin dificultad. Esta innovación podría cambiar por completo nuestra forma de confiar en los resultados de la IA.
Actualmente, el mayor desafío que enfrenta la IA no es si puede generar resultados, sino cómo garantizar la fiabilidad de esos resultados. Los grandes modelos de lenguaje pueden generar documentos que parecen profesionales, pero que pueden contener información falsa difícil de identificar.
Imagina a un investigador que utiliza un modelo de IA para analizar datos y llegar a una conclusión, y luego utiliza la tecnología SP1 de Succinct para generar pruebas de conocimiento cero. El significado de este proceso es que: cualquier persona puede verificar que este resultado se basa efectivamente en datos y cálculos de un modelo específicos, y no ha sido alterado o fabricado de la nada.
Este método en realidad transforma la 'IA opaca' en 'IA verificable', lo que aumenta enormemente la credibilidad de los resultados generados por la IA. En un momento en que la veracidad de la información es cada vez más importante, la tecnología de prueba de conocimiento cero proporciona nuevas garantías para el desarrollo de la IA, y se espera que impulse la aplicación de la IA en más áreas clave.