С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта сфера его применения постоянно расширяется, но одновременно это вызывает важную проблему: как гарантировать, что результаты вывода ИИ являются правдивыми и надежными?
Недавно инновационная система под названием DeepProve привлекла внимание в отрасли. Эта система использует технологию, известную как zkML (доказательство с нулевым знанием для ИИ), с целью решить проблему доверия к ИИ. Основное преимущество zkML заключается в том, что она может быстро и безопасно проверять подлинность вывода ИИ, не раскрывая исходные данные и модели.
Принцип работы этой технологии можно просто понять как: ИИ может доказать правильность своих выводов, не раскрывая конкретный процесс вычислений. Этот метод не только защищает конфиденциальность данных, но и гарантирует надежность результатов.
Система DeepProve имеет широкие перспективы применения. В таких областях, как идентификация, финансовое моделирование и блокчейн-транзакции, она может играть важную роль, эффективно предотвращая возникновение вводящей в заблуждение или неточной информации в AI системах.
С развитием этой технологии надежность и прозрачность AI-систем значительно увеличатся. Это не только усилит доверие пользователей к AI, но и может способствовать применению AI в большем числе чувствительных областей.
В целом, система DeepProve представляет собой новое направление в развитии технологий ИИ и предлагает инновационное решение для проблемы доверия к ИИ. С учетом постоянного совершенствования таких технологий, у нас есть основания ожидать, что ИИ в будущем будет играть более важную роль в более широких областях.
Посмотреть Оригинал
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» .
22 Лайков
Награда
22
5
Поделиться
комментарий
0/400
ImaginaryWhale
· 07-31 11:39
Так что AI проверяет AI, верно?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ZenMiner
· 07-29 08:50
Снова новые ai вмешиваются в дела
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHarvester
· 07-29 08:48
разыгрывайте людей как лохов又立大功了
Посмотреть ОригиналОтветить0
degenwhisperer
· 07-29 08:44
Надежная технология, сначала займемся ценой токена.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkMaster
· 07-29 08:29
Снова кто-то пытается играть за неудачников с нулевыми знаниями? В прошлом месяце трое щенков потратили у меня 20 эфиров.
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта сфера его применения постоянно расширяется, но одновременно это вызывает важную проблему: как гарантировать, что результаты вывода ИИ являются правдивыми и надежными?
Недавно инновационная система под названием DeepProve привлекла внимание в отрасли. Эта система использует технологию, известную как zkML (доказательство с нулевым знанием для ИИ), с целью решить проблему доверия к ИИ. Основное преимущество zkML заключается в том, что она может быстро и безопасно проверять подлинность вывода ИИ, не раскрывая исходные данные и модели.
Принцип работы этой технологии можно просто понять как: ИИ может доказать правильность своих выводов, не раскрывая конкретный процесс вычислений. Этот метод не только защищает конфиденциальность данных, но и гарантирует надежность результатов.
Система DeepProve имеет широкие перспективы применения. В таких областях, как идентификация, финансовое моделирование и блокчейн-транзакции, она может играть важную роль, эффективно предотвращая возникновение вводящей в заблуждение или неточной информации в AI системах.
С развитием этой технологии надежность и прозрачность AI-систем значительно увеличатся. Это не только усилит доверие пользователей к AI, но и может способствовать применению AI в большем числе чувствительных областей.
В целом, система DeepProve представляет собой новое направление в развитии технологий ИИ и предлагает инновационное решение для проблемы доверия к ИИ. С учетом постоянного совершенствования таких технологий, у нас есть основания ожидать, что ИИ в будущем будет играть более важную роль в более широких областях.