Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta, tuy nhiên tính không minh bạch trong quá trình ra quyết định của nó đã gây ra một cuộc khủng hoảng niềm tin rộng rãi. Làm thế nào để đảm bảo rằng các kết quả đầu ra của hệ thống AI là chính xác và không thiên lệch? Câu hỏi này luôn làm đau đầu các chuyên gia trong ngành và người dùng bình thường.
Trong bối cảnh như vậy, công nghệ DeepProve do công ty Lagrange phát triển đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. DeepProve dựa trên nguyên lý học máy không tiết lộ thông tin (zkML), cung cấp các chứng minh có thể xác minh cho quá trình suy luận AI, nâng cao đáng kể tính minh bạch và độ tin cậy của các ứng dụng AI.
Quá trình ra quyết định của các mô hình AI truyền thống thường được coi là "hộp đen", người dùng không thể xác minh xem đầu ra của nó có đúng như mong đợi hay có sự thiên lệch nào không. Sự không minh bạch này đặc biệt đáng lo ngại trong các lĩnh vực rủi ro cao như y tế và tài chính, có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. DeepProve giải quyết vấn đề này thông qua công nghệ zkML, nó có thể tạo ra chứng minh không biết cho suy diễn AI, đảm bảo rằng kết quả đầu ra thực sự được tạo ra bởi mô hình đã chỉ định và không bị thay đổi.
Hơn nữa, hiệu suất của DeepProve thật sự ấn tượng. So với các giải pháp zkML khác, tốc độ tạo chứng minh nhanh hơn 1000 lần, thời gian xác minh chỉ mất 0,5 giây, hoàn toàn đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng thời gian thực cấp doanh nghiệp.
Lấy AI y tế làm ví dụ, khi một hệ thống chẩn đoán AI đề xuất phương án điều trị dựa trên dữ liệu của bệnh nhân, DeepProve có thể tạo ra chứng minh, xác minh rằng đề xuất đó thực sự được tạo ra bởi mô hình đã được chứng nhận và việc xử lý dữ liệu tuân thủ yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư. Bệnh nhân và bác sĩ không cần hiểu sâu về nguyên lý mật mã phức tạp, chỉ cần qua chứng minh đơn giản là có thể xác nhận độ tin cậy của kết quả.
Sự minh bạch này không chỉ có thể tăng cường đáng kể niềm tin của người dùng vào các hệ thống AI, mà còn mở đường cho việc ứng dụng rộng rãi công nghệ AI trong nhiều lĩnh vực hơn. Với sự phát triển liên tục của các công nghệ như DeepProve, chúng ta có lý do để tin rằng khoảng cách niềm tin giữa AI và con người sẽ dần được thu hẹp, và trí tuệ nhân tạo sẽ phát huy tiềm năng của mình trong nhiều lĩnh vực quan trọng hơn, mang lại nhiều lợi ích hơn cho xã hội loài người.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SelfStaking
· 08-25 18:47
1000 lần! Sam Altman nghe cũng phải im lặng
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrybaby
· 08-25 18:42
Lại thổi khái niệm mới, Được chơi cho Suckers mà thôi.
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta, tuy nhiên tính không minh bạch trong quá trình ra quyết định của nó đã gây ra một cuộc khủng hoảng niềm tin rộng rãi. Làm thế nào để đảm bảo rằng các kết quả đầu ra của hệ thống AI là chính xác và không thiên lệch? Câu hỏi này luôn làm đau đầu các chuyên gia trong ngành và người dùng bình thường.
Trong bối cảnh như vậy, công nghệ DeepProve do công ty Lagrange phát triển đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. DeepProve dựa trên nguyên lý học máy không tiết lộ thông tin (zkML), cung cấp các chứng minh có thể xác minh cho quá trình suy luận AI, nâng cao đáng kể tính minh bạch và độ tin cậy của các ứng dụng AI.
Quá trình ra quyết định của các mô hình AI truyền thống thường được coi là "hộp đen", người dùng không thể xác minh xem đầu ra của nó có đúng như mong đợi hay có sự thiên lệch nào không. Sự không minh bạch này đặc biệt đáng lo ngại trong các lĩnh vực rủi ro cao như y tế và tài chính, có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. DeepProve giải quyết vấn đề này thông qua công nghệ zkML, nó có thể tạo ra chứng minh không biết cho suy diễn AI, đảm bảo rằng kết quả đầu ra thực sự được tạo ra bởi mô hình đã chỉ định và không bị thay đổi.
Hơn nữa, hiệu suất của DeepProve thật sự ấn tượng. So với các giải pháp zkML khác, tốc độ tạo chứng minh nhanh hơn 1000 lần, thời gian xác minh chỉ mất 0,5 giây, hoàn toàn đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng thời gian thực cấp doanh nghiệp.
Lấy AI y tế làm ví dụ, khi một hệ thống chẩn đoán AI đề xuất phương án điều trị dựa trên dữ liệu của bệnh nhân, DeepProve có thể tạo ra chứng minh, xác minh rằng đề xuất đó thực sự được tạo ra bởi mô hình đã được chứng nhận và việc xử lý dữ liệu tuân thủ yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư. Bệnh nhân và bác sĩ không cần hiểu sâu về nguyên lý mật mã phức tạp, chỉ cần qua chứng minh đơn giản là có thể xác nhận độ tin cậy của kết quả.
Sự minh bạch này không chỉ có thể tăng cường đáng kể niềm tin của người dùng vào các hệ thống AI, mà còn mở đường cho việc ứng dụng rộng rãi công nghệ AI trong nhiều lĩnh vực hơn. Với sự phát triển liên tục của các công nghệ như DeepProve, chúng ta có lý do để tin rằng khoảng cách niềm tin giữa AI và con người sẽ dần được thu hẹp, và trí tuệ nhân tạo sẽ phát huy tiềm năng của mình trong nhiều lĩnh vực quan trọng hơn, mang lại nhiều lợi ích hơn cho xã hội loài người.