Sự gia tăng của Bằng chứng không kiến thức (ZKP): Một cách mạnh mẽ và được bảo vệ để chạy AI riêng tư

Nguồn: Coindoo Tiêu đề gốc: Sự gia tăng của Bằng chứng không kiến thức (ZKP): Một cách mạnh mẽ và bảo vệ để vận hành AI riêng tư Liên kết gốc:

Khám phá cách Zero Knowledge Proof xây dựng AI riêng tư và có thể xác minh bằng công nghệ ZK, lưu trữ an toàn, đồng thuận lai và mô hình không tin cậy cho tính toán trên chuỗi thực.

Khi chu kỳ blockchain tiếp theo bắt đầu, nhiều người dùng đang cố gắng hiểu điều gì phân biệt các dự án crypto mới đáng tin cậy với những tiếng ồn xung quanh thị trường. Với việc AI giờ đây định hình hầu hết các tương tác kỹ thuật số, tầm ảnh hưởng của nó trong không gian crypto tiếp tục mở rộng. Đồng thời, những lo ngại về việc xử lý dữ liệu và thông tin cá nhân đang gia tăng với tốc độ nhanh chóng.

Đây là lý do tại sao các dự án sử dụng công nghệ bằng chứng không kiến thức đang thu hút sự chú ý, đặc biệt là những dự án được xây dựng hoàn toàn xung quanh nó. Các nền tảng này sử dụng các phương pháp mật mã cho phép hệ thống AI xác nhận một kết quả mà không tiết lộ dữ liệu phía sau nó. Đối với bất kỳ ai xem xét các tùy chọn trên thị trường tiền điện tử trong danh mục AI và quyền riêng tư, việc hiểu cách Bằng chứng Không Kiến thức (ZKP) hỗ trợ tính toán an toàn và riêng tư là rất quan trọng.

Hiểu về Chứng minh Không Kiến thức (ZKP)

Nói một cách đơn giản, Chứng minh không tri thức là một phương pháp cho phép một bên, được gọi là người chứng minh, cho thấy một tuyên bố là đúng với một bên khác, được gọi là người xác minh, mà không chia sẻ thông tin đứng sau tuyên bố đó. Thiết kế này không phải là lý thuyết. Nó được sử dụng trong các tình huống mà dữ liệu riêng tư phải được giữ bí mật trong khi vẫn được xác nhận là chính xác.

Bằng chứng không kiến thức cung cấp ba đảm bảo cốt lõi:

• Tính đầy đủ: một tuyên bố đúng có thể được chứng minh.
• Tính đúng đắn: một tuyên bố sai không thể bị ép buộc để trông có vẻ đúng.
• Bằng chứng không biết: không có thông tin bổ sung nào được chia sẻ ngoài việc khẳng định rằng tuyên bố là hợp lệ.

Trong trí tuệ nhân tạo và hệ thống phân tán, những đảm bảo này cho thấy một mô hình AI có thể xác nhận một kết quả trong khi giữ tất cả các đầu vào và cài đặt nội bộ được bảo vệ. Đây là lý do tại sao Bằng chứng Không biết đang trở thành một chủ đề quan trọng trong toàn bộ AI doanh nghiệp, các công cụ dữ liệu riêng tư và học máy có thể xác minh.

Tại sao Bằng chứng Không Kiến thức lại Hữu ích cho Các Nhiệm vụ AI

Các mô hình AI thường xử lý thông tin có tính riêng tư, được quản lý hoặc cực kỳ nhạy cảm. Dù dữ liệu liên quan đến hồ sơ y tế, tài khoản tài chính, quét sinh trắc học hay thông tin doanh nghiệp, các quy trình AI cần sự tin tưởng mà các hệ thống truyền thống có thể không cung cấp.

Bằng chứng không kiến thức giúp giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép:

• Suy diễn AI riêng tư: mọi người có thể gửi một truy vấn, nhận câu trả lời và xác nhận độ chính xác mà không tiết lộ dữ liệu thô.
• Đào tạo có thể xác minh: Các nhà sáng tạo AI có thể chứng minh rằng họ đã tuân theo quy trình đã nêu, cải thiện sự rõ ràng cho người dùng và đáp ứng các yêu cầu tuân thủ.
• Tính toàn vẹn của việc thực thi mô hình: các thành viên trong mạng có thể xác nhận rằng hệ thống AI đã thực hiện đúng nhiệm vụ.

Sự kết hợp giữa quyền riêng tư và chứng minh hỗ trợ các mục tiêu thiết kế của các mạng không kiến thức.

Cái Nhìn Gần Gũi Về Cách Mà Bằng Chứng Không Biết Xây Dựng Hệ Thống Cốt Lõi Của Nó

Zero Knowledge Proof được thiết kế như một nền tảng blockchain tập trung vào AI phi tập trung, được định hình xung quanh mã hóa mô-đun và tính toán có thể xác minh. Cấu trúc đầy đủ của nó được xây dựng bằng Substrate và được tổ chức thành nhiều lớp hệ thống.

Các lớp lai đứng sau sức mạnh của mạng

Bằng chứng không kiến thức sử dụng hai phương pháp đồng thuận liên kết với nhau:

• Bằng chứng về trí tuệ (PoI): Thiết lập này đưa tính toán AI vào bảo mật mạng. Các nút xử lý các nhiệm vụ đào tạo hoặc suy luận, sau đó tạo ra Bằng chứng không kiến thức để chứng minh rằng họ đã hoàn thành chúng một cách chính xác. Hiệu suất của họ được đo lường thông qua độ chính xác, hiệu quả và độ phức tạp của công việc.

• Bằng chứng về không gian (PoSp): Điều này xác minh rằng các nút cung cấp lưu trữ thực tế được hỗ trợ bởi các kiểm tra mật mã. Nó quan trọng cho việc lưu trữ các tập dữ liệu và lưu trữ trạng thái mô hình AI theo cách phân tán.

Cùng nhau, PoI và PoSp liên kết bảo mật trực tiếp với đầu ra hữu ích hơn là khai thác tiêu tốn nhiều năng lượng.

Cách mà Môi trường Thực thi Hoạt động

Mạng hỗ trợ hai lớp thực thi:

• Tương thích EVM: Điều này cho phép các nhà phát triển di chuyển hoặc triển khai các hợp đồng thông minh giống như Ethereum một cách dễ dàng.

• WASM Runtime: Đây được xây dựng để xử lý nhanh hơn các tác vụ AI và các chức năng mã hóa.

Cách tiếp cận kép này giữ cho mạng thân thiện với các nhà phát triển trong khi cung cấp đủ khả năng kỹ thuật để xử lý các khối lượng công việc nâng cao.

Cách Hệ Thống Lưu Trữ Cân Bằng Quy Mô và Bảo Mật

Lưu trữ được xử lý thông qua một số thành phần:

• Patricia cố gắng lấy dữ liệu trạng thái nhanh chóng và xác thực
• Cây Merkle cho tính toàn vẹn chống giả mạo
• IPFS và các giao thức tương tự cho các tập dữ liệu lớn ngoài chuỗi và lưu trữ mô hình

Điều này cho phép nền tảng quản lý kích thước của các tập dữ liệu AI hiện đại trong khi vẫn giữ cho mọi phần có thể xác minh thông qua các quy tắc mật mã.

Điều gì cung cấp năng lượng cho lớp bảo mật của mạng

Bộ cài đặt bao gồm:

• zk-SNARKs và zk-STARKs cho kiểm tra tính toán riêng tư
• Mã hóa đồng hình cho việc xử lý dữ liệu hoàn toàn được mã hóa
• Tính toán đa bên cho các nhiệm vụ chia sẻ mà không tiết lộ đầu vào riêng tư
• Chữ ký ECDSA và EdDSA cho an toàn danh tính và giao dịch

Cùng nhau, các hệ thống này bảo vệ mạng khỏi việc rò rỉ dữ liệu, thao túng và các mối đe dọa trong tương lai liên quan đến tính toán tiên tiến.

Cách mà Zero Knowledge Wrappers giữ cho các nhiệm vụ AI trung thực

Một phần quan trọng của mạng lưới là thiết kế Zero Knowledge Wrapper của nó. Nó xác nhận rằng các hành động của AI vẫn chính xác và nhất quán:

• Nếu một nhiệm vụ đúng, chứng minh sẽ xác nhận và nút sẽ được thưởng.
• Nếu có gì đó sai, chẳng hạn như dữ liệu không chính xác hoặc quá trình không hoàn chỉnh, chứng minh sẽ thất bại và nhiệm vụ sẽ bị từ chối.

Những quy tắc này cho phép công việc AI được xử lý trong một hệ thống phi tập trung mà không tiết lộ thông tin cá nhân.

Nơi Những Công Cụ Này Có Thể Được Áp Dụng

Bằng cách kết hợp các hệ thống ZK, PoI, PoSp và mật mã mô-đun, các nền tảng như vậy có thể hỗ trợ một số nhiệm vụ thực tế:

• Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe tư nhân
• Quyết định AI đáp ứng các kiểm tra quy định cho tài chính
• Thị trường phi tập trung cho các bộ dữ liệu và mô hình với nguồn gốc đã được xác minh
• Hệ thống AI doanh nghiệp yêu cầu chứng minh tính chính xác mà không tiết lộ bất kỳ dữ liệu nào

Tổng Quan Cuối Cùng

Công nghệ Zero Knowledge Proof cung cấp một lộ trình kỹ thuật hướng tới AI riêng tư và có thể xác minh bằng cách sử dụng các phương pháp zero-knowledge, lưu trữ phân tán và một mô hình đồng thuận lai tập trung vào công việc hữu ích. Khi AI tiếp tục mở rộng trong các lĩnh vực liên quan đến quyền riêng tư, quy tắc và hệ thống phi tập trung, các mạng lưới được xây dựng xung quanh công nghệ zero-knowledge đang trở thành những ứng cử viên mạnh mẽ trong lĩnh vực blockchain và AI.