Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan sedang mempengaruhi kehidupan sehari-hari kita dengan mendalam, namun ketidakjelasan dalam proses pengambilan keputusannya telah memicu krisis kepercayaan yang luas. Bagaimana memastikan bahwa hasil keluaran sistem AI akurat dan tidak bias? Pertanyaan ini telah menjadi perhatian para ahli di industri dan pengguna biasa.
Dalam konteks tersebut, teknologi DeepProve yang diluncurkan oleh perusahaan Lagrange menarik perhatian luas. DeepProve berbasis pada prinsip pembelajaran mesin zero-knowledge (zkML), menyediakan bukti yang dapat diverifikasi untuk proses inferensi AI, secara signifikan meningkatkan transparansi dan kepercayaan aplikasi AI.
Proses pengambilan keputusan dari model AI tradisional sering dianggap sebagai "kotak hitam", di mana pengguna tidak dapat memverifikasi apakah output-nya sesuai dengan yang diharapkan atau apakah ada bias yang ada. Ketidakjelasan ini sangat mengkhawatirkan di bidang berisiko tinggi seperti kesehatan dan keuangan, yang dapat mengakibatkan konsekuensi serius. DeepProve mengatasi masalah ini melalui teknologi zkML, yang dapat menghasilkan bukti nol pengetahuan untuk inferensi AI, memastikan bahwa hasil output benar-benar dihasilkan oleh model yang ditentukan dan tidak dimanipulasi.
Lebih mengejutkan lagi, kinerja DeepProve sangat luar biasa. Dibandingkan dengan solusi zkML lainnya, kecepatan pembuatan buktinya lebih cepat 1000 kali, dan waktu verifikasinya hanya 0,5 detik, sepenuhnya memenuhi kebutuhan aplikasi real-time tingkat perusahaan.
Sebagai contoh AI medis, ketika sistem diagnosis AI merekomendasikan rencana perawatan berdasarkan data pasien, DeepProve dapat menghasilkan bukti untuk memverifikasi bahwa rekomendasi tersebut memang dihasilkan oleh model yang terakreditasi, dan pemrosesan data memenuhi persyaratan perlindungan privasi. Pasien dan dokter tidak perlu memahami prinsip-prinsip kriptografi yang kompleks, mereka hanya perlu mengonfirmasi kredibilitas hasil melalui bukti yang sederhana.
Transparansi ini tidak hanya dapat secara signifikan meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap sistem AI, tetapi juga membuka jalan bagi penerapan luas teknologi AI di lebih banyak bidang. Dengan perkembangan teknologi seperti DeepProve yang terus berlanjut, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa jurang kepercayaan antara AI dan manusia akan secara bertahap terisi, dan kecerdasan buatan akan memainkan potensi lebih besar di lebih banyak bidang kunci, membawa lebih banyak manfaat bagi masyarakat manusia.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
10 Suka
Hadiah
10
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SelfStaking
· 08-25 18:47
1000x! Sam Altman pun akan terdiam mendengarnya
Lihat AsliBalas0
GasFeeCrybaby
· 08-25 18:42
Sekali lagi menghembuskan konsep baru, Dianggap Bodoh saja.
Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan sedang mempengaruhi kehidupan sehari-hari kita dengan mendalam, namun ketidakjelasan dalam proses pengambilan keputusannya telah memicu krisis kepercayaan yang luas. Bagaimana memastikan bahwa hasil keluaran sistem AI akurat dan tidak bias? Pertanyaan ini telah menjadi perhatian para ahli di industri dan pengguna biasa.
Dalam konteks tersebut, teknologi DeepProve yang diluncurkan oleh perusahaan Lagrange menarik perhatian luas. DeepProve berbasis pada prinsip pembelajaran mesin zero-knowledge (zkML), menyediakan bukti yang dapat diverifikasi untuk proses inferensi AI, secara signifikan meningkatkan transparansi dan kepercayaan aplikasi AI.
Proses pengambilan keputusan dari model AI tradisional sering dianggap sebagai "kotak hitam", di mana pengguna tidak dapat memverifikasi apakah output-nya sesuai dengan yang diharapkan atau apakah ada bias yang ada. Ketidakjelasan ini sangat mengkhawatirkan di bidang berisiko tinggi seperti kesehatan dan keuangan, yang dapat mengakibatkan konsekuensi serius. DeepProve mengatasi masalah ini melalui teknologi zkML, yang dapat menghasilkan bukti nol pengetahuan untuk inferensi AI, memastikan bahwa hasil output benar-benar dihasilkan oleh model yang ditentukan dan tidak dimanipulasi.
Lebih mengejutkan lagi, kinerja DeepProve sangat luar biasa. Dibandingkan dengan solusi zkML lainnya, kecepatan pembuatan buktinya lebih cepat 1000 kali, dan waktu verifikasinya hanya 0,5 detik, sepenuhnya memenuhi kebutuhan aplikasi real-time tingkat perusahaan.
Sebagai contoh AI medis, ketika sistem diagnosis AI merekomendasikan rencana perawatan berdasarkan data pasien, DeepProve dapat menghasilkan bukti untuk memverifikasi bahwa rekomendasi tersebut memang dihasilkan oleh model yang terakreditasi, dan pemrosesan data memenuhi persyaratan perlindungan privasi. Pasien dan dokter tidak perlu memahami prinsip-prinsip kriptografi yang kompleks, mereka hanya perlu mengonfirmasi kredibilitas hasil melalui bukti yang sederhana.
Transparansi ini tidak hanya dapat secara signifikan meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap sistem AI, tetapi juga membuka jalan bagi penerapan luas teknologi AI di lebih banyak bidang. Dengan perkembangan teknologi seperti DeepProve yang terus berlanjut, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa jurang kepercayaan antara AI dan manusia akan secara bertahap terisi, dan kecerdasan buatan akan memainkan potensi lebih besar di lebih banyak bidang kunci, membawa lebih banyak manfaat bagi masyarakat manusia.