@Mira - Trust Layer of AI Sieć już ma silne funkcje prywatności wbudowane w jej projekt, nawet bez używania dowodów zerowej wiedzy (ZK).
Obecnie Mira chroni dane użytkowników, dzieląc złożone wyniki AI na małe, atomowe twierdzenia, zasadniczo pojedyncze fakty lub stwierdzenia i losowo rozdzielając je po niezależnych węzłach weryfikujących.
Żaden pojedynczy węzeł nigdy nie widzi pełnego wejścia, co zapobiega rekonstrukcji lub wyciekom. Odpowiedzi weryfikatora pozostają prywatne, aż do osiągnięcia konsensusu, a ostateczny wynik to lekkie certyfikaty kryptograficzne, a nie surowe dane.
To podejście do shardingu i konsensusu zapewnia „prywatność projektowaną”, co czyni je skutecznym w większości codziennych przypadków użycia, od agentów DeFi i narzędzi edukacyjnych po ogólne zapytania AI.
Jednak istnieją ograniczenia. Wrażliwe roszczenia, takie jak stan zdrowia pacjenta lub dane finansowe osobiste, mogą nadal potencjalnie wyciekać, jeśli poszczególne fragmenty zostaną ujawnione.
Dodatkowo, własności wag modelu lub logika wnioskowania nie są ukryte, co może być problemem dla przedsiębiorstw lub dostawców AI z zamkniętym kodem źródłowym. To jest miejsce, gdzie dowody zerowej wiedzy mogłyby stanowić potężną aktualizację.
Integrując ZK, Mira mogłaby pozwolić weryfikatorom udowodnić, że poprawnie przeprowadzili model na roszczeniu bez ujawniania pełnego wejścia ani samego modelu, tworząc prawdziwą prywatność end-to-end.
W krótkim okresie Mira mogłaby przyjąć ZK na poziomie roszczenia, pozwalając węzłom weryfikować wrażliwe dane bez oglądania ich zawartości.
Narzędzia takie jak Lagrange DeepProve lub ZKTorch mogłyby to umożliwić, pozwalając certyfikatom Mira działać jako dowody ZK prywatnej weryfikacji.
To byłoby szczególnie cenne dla przypadków użycia AI o wysokim ryzyku, takich jak diagnostyka medyczna, finanse osobiste czy analiza prawna.
Kolejnym krokiem mogłoby być włączenie dowodów konsensusu skompresowanych ZK, gdzie zamiast transmitować wszystkie głosy węzłów, Mira agreguje je w jeden zwięzły dowód, który demonstruje zgodność superwiększości.
To zmniejsza dane na łańcuchu i koszty gazu, czyniąc weryfikację o dużej objętości tańszą i szybszą. Dobrze to również współgra z potencjalnym skalowaniem warstwy 2 lub przyszłą ekspansją wielołańcuchową.
Dalej, Mira mogłaby wdrożyć prywatne wnioskowanie modelu, udowadniając, że wnioskowanie AI zostało przeprowadzone prawidłowo bez ujawniania wag modelu lub danych wejściowych użytkownika. To byłby duży krok w kierunku adopcji przez przedsiębiorstwa, pozwalając bankom, szpitalom lub agencjom rządowym na bezpieczne korzystanie z Miry bez ryzyka ujawnienia danych.
Na koniec, w dłuższej perspektywie, Mira mogłaby połączyć ZK ze swoją giełdą Flows, tworząc wstępnie zweryfikowane, zachowujące prywatność pipeline'y AI. Całe przepływy pracy, wiele wniosków i konsensusy mogłyby być weryfikowane bez ujawniania jakichkolwiek podstawowych danych, otwierając drzwi do poufnej AI w wrażliwych sektorach, takich jak opieka zdrowotna, obrona i analityka finansowa.
Ogólnie rzecz biorąc, integracja ZK nie zastąpiłaby rdzeniowej siły Miry, jaką jest różnorodny, dokładny konsensus wielomodelowy; zamiast tego, wzmocniłaby go. Dziś Mira już oferuje silną zbiorową prawdę i prywatność shardingu.
Jutro, z ZK, mogłoby zapewnić gwarancje prywatności kryptograficznej, które ukrywają nawet fragmenty danych. Ta kombinacja mogłaby uczynić Mirę niezbędną dla następnej fali systemów AI z priorytetem na prywatność i weryfikowalność.