В последние годы стремительное развитие технологий искусственного интеллекта вызвало широкий интерес: от крупных языковых моделей до AI-рисования и интеллектуальных агентов, люди уже начали привыкать к сотрудничеству и взаимодействию с ИИ. Однако с распространением приложений ИИ постепенно возникает ключевая проблема: как мы можем гарантировать, что контент, созданный ИИ, является надежным?
С учетом видео или исследовательских выводов, созданных ИИ, становится все труднее проверить их подлинность. В условиях все более тесной интеграции ИИ и технологий блокчейна важность этой проблемы становится еще более очевидной. Нулевое знание, как концепция, возникшая из криптографии, демонстрирует уникальную ценность в области ИИ. Оно позволяет подтвердить подлинность результата без раскрытия конкретных деталей.
Компания Succinct Labs работает над преобразованием этой сложной технологии в удобную инфраструктуру, чтобы обычные разработчики могли легко её использовать. Это новшество может кардинально изменить наш подход к доверию к выводам ИИ.
В настоящее время главной проблемой, с которой сталкивается ИИ, является не возможность получения результатов, а то, как обеспечить надежность этих результатов. Большие языковые модели могут генерировать на вид профессиональные статьи, но в них могут содержаться трудно распознаваемые ложные данные.
Представьте себе исследователя, который использует AI-модель для анализа данных и получения выводов, а затем применяет технологию SP1 от Succinct для генерации доказательства с нулевым разглашением. Смысл этого процесса заключается в том, что любой может проверить, что этот результат действительно основан на определенных данных и вычислениях модели, а не был подделан или выдуман.
Этот метод на самом деле превращает "непрозрачный ИИ" в "проверяемый ИИ", что значительно увеличивает доверие к результатам вывода ИИ. В условиях, когда подлинность информации становится все более важной, технологии нулевого знания предоставляют новые гарантии для развития ИИ, что, возможно, будет способствовать применению ИИ в более ключевых областях.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MoonBoi42
· 09-06 01:35
Старый разговор
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-afe07a92
· 09-04 22:50
Если можно доказать, то можно и подделать...
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenCreatorOP
· 09-04 22:40
zkp — лучший в мире
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWhisperer
· 09-04 22:33
так же как плата за газ, истине нужно оптимизировать fr
В последние годы стремительное развитие технологий искусственного интеллекта вызвало широкий интерес: от крупных языковых моделей до AI-рисования и интеллектуальных агентов, люди уже начали привыкать к сотрудничеству и взаимодействию с ИИ. Однако с распространением приложений ИИ постепенно возникает ключевая проблема: как мы можем гарантировать, что контент, созданный ИИ, является надежным?
С учетом видео или исследовательских выводов, созданных ИИ, становится все труднее проверить их подлинность. В условиях все более тесной интеграции ИИ и технологий блокчейна важность этой проблемы становится еще более очевидной. Нулевое знание, как концепция, возникшая из криптографии, демонстрирует уникальную ценность в области ИИ. Оно позволяет подтвердить подлинность результата без раскрытия конкретных деталей.
Компания Succinct Labs работает над преобразованием этой сложной технологии в удобную инфраструктуру, чтобы обычные разработчики могли легко её использовать. Это новшество может кардинально изменить наш подход к доверию к выводам ИИ.
В настоящее время главной проблемой, с которой сталкивается ИИ, является не возможность получения результатов, а то, как обеспечить надежность этих результатов. Большие языковые модели могут генерировать на вид профессиональные статьи, но в них могут содержаться трудно распознаваемые ложные данные.
Представьте себе исследователя, который использует AI-модель для анализа данных и получения выводов, а затем применяет технологию SP1 от Succinct для генерации доказательства с нулевым разглашением. Смысл этого процесса заключается в том, что любой может проверить, что этот результат действительно основан на определенных данных и вычислениях модели, а не был подделан или выдуман.
Этот метод на самом деле превращает "непрозрачный ИИ" в "проверяемый ИИ", что значительно увеличивает доверие к результатам вывода ИИ. В условиях, когда подлинность информации становится все более важной, технологии нулевого знания предоставляют новые гарантии для развития ИИ, что, возможно, будет способствовать применению ИИ в более ключевых областях.