Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта оказывает глубокое влияние на нашу повседневную жизнь, однако непрозрачность его процесса принятия решений вызывает широкую кризис доверия. Как гарантировать, что результаты, выдаваемые AI-системами, являются точными и беспристрастными? Этот вопрос постоянно беспокоит как экспертов отрасли, так и обычных пользователей.
На таком фоне технология DeepProve, представленная компанией Lagrange, вызвала широкий интерес. DeepProve основана на принципах машинного обучения с нулевым знанием (zkML) и предоставляет проверяемые доказательства для процесса вывода ИИ, значительно повышая прозрачность и доверие к приложениям ИИ.
Процесс принятия решений традиционных AI-моделей часто рассматривается как "черный ящик", пользователи не могут проверить, соответствуют ли их выводы ожиданиям или содержат ли они предвзятости. Эта непрозрачность особенно вызывает беспокойство в высокорисковых областях, таких как медицина и финансы, и может привести к серьезным последствиям. DeepProve решает эту проблему с помощью технологии zkML, которая может генерировать доказательства нулевого знания для AI-выводов, обеспечивая, что результаты действительно были сгенерированы указанной моделью и не были изменены.
Более того, производительность DeepProve впечатляет. По сравнению с другими решениями zkML, скорость генерации доказательств увеличилась в 1000 раз, а время проверки составляет всего 0,5 секунды, что полностью соответствует требованиям корпоративных реализаций в реальном времени.
Например, в случае медицинского ИИ, когда система диагностики ИИ рекомендует план лечения на основе данных пациента, DeepProve может генерировать доказательства, подтверждающие, что эта рекомендация действительно была сгенерирована сертифицированной моделью и что обработка данных соответствует требованиям защиты конфиденциальности. Пациентам и врачам не нужно углубляться в сложные принципы криптографии, достаточно простого доказательства, чтобы подтвердить достоверность результатов.
Эта прозрачность не только значительно укрепляет доверие пользователей к системам ИИ, но и прокладывает путь для широкого применения технологий ИИ в большем количестве областей. С развитием технологий, таких как DeepProve, у нас есть основания полагать, что разрыв доверия между ИИ и человечеством будет постепенно заполняться, и искусственный интеллект будет играть свою роль в большем количестве ключевых областей, принося больше благосостояния человечеству.
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» .
10 Лайков
Награда
10
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SelfStaking
· 08-25 18:47
1000 раз! Сэм Альтман даже замолчит.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrybaby
· 08-25 18:42
Снова дует новые концепции, будут играть для лохов.
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта оказывает глубокое влияние на нашу повседневную жизнь, однако непрозрачность его процесса принятия решений вызывает широкую кризис доверия. Как гарантировать, что результаты, выдаваемые AI-системами, являются точными и беспристрастными? Этот вопрос постоянно беспокоит как экспертов отрасли, так и обычных пользователей.
На таком фоне технология DeepProve, представленная компанией Lagrange, вызвала широкий интерес. DeepProve основана на принципах машинного обучения с нулевым знанием (zkML) и предоставляет проверяемые доказательства для процесса вывода ИИ, значительно повышая прозрачность и доверие к приложениям ИИ.
Процесс принятия решений традиционных AI-моделей часто рассматривается как "черный ящик", пользователи не могут проверить, соответствуют ли их выводы ожиданиям или содержат ли они предвзятости. Эта непрозрачность особенно вызывает беспокойство в высокорисковых областях, таких как медицина и финансы, и может привести к серьезным последствиям. DeepProve решает эту проблему с помощью технологии zkML, которая может генерировать доказательства нулевого знания для AI-выводов, обеспечивая, что результаты действительно были сгенерированы указанной моделью и не были изменены.
Более того, производительность DeepProve впечатляет. По сравнению с другими решениями zkML, скорость генерации доказательств увеличилась в 1000 раз, а время проверки составляет всего 0,5 секунды, что полностью соответствует требованиям корпоративных реализаций в реальном времени.
Например, в случае медицинского ИИ, когда система диагностики ИИ рекомендует план лечения на основе данных пациента, DeepProve может генерировать доказательства, подтверждающие, что эта рекомендация действительно была сгенерирована сертифицированной моделью и что обработка данных соответствует требованиям защиты конфиденциальности. Пациентам и врачам не нужно углубляться в сложные принципы криптографии, достаточно простого доказательства, чтобы подтвердить достоверность результатов.
Эта прозрачность не только значительно укрепляет доверие пользователей к системам ИИ, но и прокладывает путь для широкого применения технологий ИИ в большем количестве областей. С развитием технологий, таких как DeepProve, у нас есть основания полагать, что разрыв доверия между ИИ и человечеством будет постепенно заполняться, и искусственный интеллект будет играть свою роль в большем количестве ключевых областей, принося больше благосостояния человечеству.