Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đã thu hút sự theo dõi rộng rãi, từ các mô hình ngôn ngữ lớn đến vẽ tranh AI, cho đến các đại lý thông minh, mọi người đã bắt đầu quen với việc sáng tạo và tương tác với AI. Tuy nhiên, với sự phổ biến của ứng dụng AI, một vấn đề quan trọng dần nổi lên: Chúng ta làm thế nào để đảm bảo rằng nội dung do AI tạo ra là đáng tin cậy?
Đối mặt với video hoặc kết luận nghiên cứu do AI tạo ra, việc xác minh tính chân thực của chúng ngày càng trở nên khó khăn. Trong bối cảnh công nghệ AI và blockchain ngày càng hòa nhập, tầm quan trọng của vấn đề này càng rõ ràng hơn. Bằng chứng không biết (zero-knowledge proof) như một khái niệm xuất phát từ mật mã học, đã thể hiện giá trị độc đáo trong lĩnh vực AI. Nó có thể chứng minh tính chân thực của một kết quả mà không tiết lộ chi tiết cụ thể.
Công ty Succinct Labs đang nỗ lực biến công nghệ phức tạp này thành cơ sở hạ tầng dễ sử dụng, giúp các nhà phát triển thông thường có thể dễ dàng áp dụng. Đổi mới này có thể làm thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tin tưởng vào kết quả đầu ra của AI.
Hiện nay, thách thức lớn nhất mà AI phải đối mặt không phải là có thể tạo ra kết quả hay không, mà là làm thế nào để đảm bảo tính đáng tin cậy của kết quả. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tạo ra những tài liệu trông có vẻ chuyên nghiệp, nhưng trong đó có thể chứa thông tin sai lệch khó xác định.
Hãy tưởng tượng một nhà nghiên cứu sử dụng mô hình AI để phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận, sau đó áp dụng công nghệ SP1 của Succinct để tạo ra chứng minh không kiến thức. Ý nghĩa của quá trình này là: bất kỳ ai cũng có thể xác minh rằng kết quả này thực sự được dựa trên dữ liệu và mô hình cụ thể, chứ không phải bị sửa đổi hoặc bịa đặt.
Phương pháp này thực chất là biến 'AI không minh bạch' thành 'AI có thể xác minh', làm tăng đáng kể độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI. Trong bối cảnh tính xác thực của thông tin ngày càng quan trọng, công nghệ chứng minh không kiến thức cung cấp sự đảm bảo mới cho sự phát triển của AI, hứa hẹn thúc đẩy AI trong nhiều lĩnh vực then chốt hơn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
22 thích
Phần thưởng
22
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
PositionPhobia
· 3giờ trước
Lại là một khái niệm mới đang được thổi phồng...
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingersFOMO
· 5giờ trước
Chào buổi sáng, tôi thấy AI lại đang giao dịch tôm cá rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MoonBoi42
· 09-06 01:35
Câu chuyện cũ rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-afe07a92
· 09-04 22:50
Có thể chứng minh thì có thể giả mạo...
Xem bản gốcTrả lời0
TokenCreatorOP
· 09-04 22:40
zkp là số một thế giới
Xem bản gốcTrả lời0
GasWhisperer
· 09-04 22:33
cũng giống như phí gas, sự thật cần được tối ưu hóa fr
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đã thu hút sự theo dõi rộng rãi, từ các mô hình ngôn ngữ lớn đến vẽ tranh AI, cho đến các đại lý thông minh, mọi người đã bắt đầu quen với việc sáng tạo và tương tác với AI. Tuy nhiên, với sự phổ biến của ứng dụng AI, một vấn đề quan trọng dần nổi lên: Chúng ta làm thế nào để đảm bảo rằng nội dung do AI tạo ra là đáng tin cậy?
Đối mặt với video hoặc kết luận nghiên cứu do AI tạo ra, việc xác minh tính chân thực của chúng ngày càng trở nên khó khăn. Trong bối cảnh công nghệ AI và blockchain ngày càng hòa nhập, tầm quan trọng của vấn đề này càng rõ ràng hơn. Bằng chứng không biết (zero-knowledge proof) như một khái niệm xuất phát từ mật mã học, đã thể hiện giá trị độc đáo trong lĩnh vực AI. Nó có thể chứng minh tính chân thực của một kết quả mà không tiết lộ chi tiết cụ thể.
Công ty Succinct Labs đang nỗ lực biến công nghệ phức tạp này thành cơ sở hạ tầng dễ sử dụng, giúp các nhà phát triển thông thường có thể dễ dàng áp dụng. Đổi mới này có thể làm thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tin tưởng vào kết quả đầu ra của AI.
Hiện nay, thách thức lớn nhất mà AI phải đối mặt không phải là có thể tạo ra kết quả hay không, mà là làm thế nào để đảm bảo tính đáng tin cậy của kết quả. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tạo ra những tài liệu trông có vẻ chuyên nghiệp, nhưng trong đó có thể chứa thông tin sai lệch khó xác định.
Hãy tưởng tượng một nhà nghiên cứu sử dụng mô hình AI để phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận, sau đó áp dụng công nghệ SP1 của Succinct để tạo ra chứng minh không kiến thức. Ý nghĩa của quá trình này là: bất kỳ ai cũng có thể xác minh rằng kết quả này thực sự được dựa trên dữ liệu và mô hình cụ thể, chứ không phải bị sửa đổi hoặc bịa đặt.
Phương pháp này thực chất là biến 'AI không minh bạch' thành 'AI có thể xác minh', làm tăng đáng kể độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI. Trong bối cảnh tính xác thực của thông tin ngày càng quan trọng, công nghệ chứng minh không kiến thức cung cấp sự đảm bảo mới cho sự phát triển của AI, hứa hẹn thúc đẩy AI trong nhiều lĩnh vực then chốt hơn.