Polyhedra и Berkeley RDI запускают первую готовую к использованию систему zkML

Самые главные криптоновости в Телеграм-канале CryptoMoon, присоединяйтесь!👇

Cryptomoon Telegram

Для опытного крипто-инвестора и энтузиаста технологий, проявляющего большой интерес к технологиям искусственного интеллекта и блокчейна, эта последняя разработка в технологии zkML просто воодушевляет. В течение многих лет я слежу за развитием этих новаторских технологий, и наконец увидеть готовую к использованию систему, которая могла бы по-новому взглянуть на доверие и прозрачность в области искусственного интеллекта, — это действительно знаменательное событие.

Спустя четыре года с тех пор, как они впервые предложили идею машинного обучения с нулевым разглашением, исследователи из Berkeley RDI и Polyhedra представили полностью функциональную систему. Эта система потенциально может произвести революцию в том, как доверие и прозрачность включены в искусственный интеллект.

Сегодня была представлена новая технология zkML, как сообщает crypto.news. Это нововведение дает разработчикам возможность проверять точность результатов, полученных с помощью ИИ, сохраняя при этом конфиденциальные данные и детали модели скрытыми, как говорится в пресс-релизе компании.

зкМЛ

По сути, zkML использует методы с нулевым разглашением по отношению к искусственному интеллекту, где доказательства с нулевым разглашением (ZKP) служат криптографическим инструментом, позволяющим одному объекту проверить правдивость утверждения без раскрытия фактической информации.

Этот метод решает проблему доверия к ИИ, которая часто возникает из-за непрозрачных систем «черного ящика». Используя машинное обучение с нулевым разглашением (zkML), пользователи могут убедиться, что системы искусственного интеллекта работают правильно, не ставя под угрозу конфиденциальность и не нарушая нормативных требований.

От исследований к реальности

В 2020 году идея zkML была первоначально предложена Цзяхэн Чжан, который является главным научным сотрудником Polyhedra, вместе с исследователями Юпэн Чжан и Дон Сонг из Беркли. Однако из-за значительных вычислительных требований систем доказательства с нулевым разглашением (ZKP) zkML в то время был чисто теоретическим, как говорится в пресс-релизе.

Сегодня прогресс в технологии с нулевым разглашением, в частности в таких системах, как метод доказательства Expander компании Polyhedra, сделал возможным внедрение машинного обучения с нулевым разглашением (zkML) в реальных повседневных приложениях.

Как будет использоваться zkML

zkML способен произвести революцию в том, как системы искусственного интеллекта обеспечивают конфиденциальность и подотчетность, не только проверяя результаты искусственного интеллекта, но и проверяя подлинность и отслеживаемость данных, используемых в обучении искусственного интеллекта. Это предполагает подтверждение оригинальности данных, а также поддержание их точности посредством аутентифицированной маркировки. Кроме того, zkML позволяет проверять сам процесс обучения, демонстрируя, что модели ИИ были разработаны в соответствии со строгими правилами.

Проще говоря, Polyhedra считает, что машинное обучение с нулевым разглашением (zkML) будет иметь решающее значение для интеграции искусственного интеллекта (ИИ) с системами блокчейна. Эта интеграция может привести к созданию надежных децентрализованных сред искусственного интеллекта, безопасных способов развертывания моделей и приложений, в которых приоритет отдается обеспечению конфиденциальности.

По мере развития zkML его сторонники рассматривают его как инструмент установления доверия к приложениям искусственного интеллекта, сохраняя при этом конфиденциальность и безопасность.

Согласно объявлению, Polyhedra и Berkeley RDI стремятся расширить функциональные возможности zkML, упрощая использование этой технологии разработчиками с ограниченными знаниями в криптографии.

Смотрите также

2024-11-19 20:30