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Aqui está uma explicação concisa da reivindicação:
Lagrange é um projeto de infraestrutura de blockchain que utiliza provas de conhecimento zero (ZK) para tornar a IA e outras computações verificáveis e confiáveis. Em sua essência, a ideia é provar criptograficamente que uma computação — como a inferência de um modelo de IA — foi realizada corretamente sem revelar os dados internos ou o próprio modelo. É assim que ele "traz confiança e segurança" para sistemas impulsionados por IA.
🧠 O Que Isso Significa
Provas de Conhecimento Zero (ZKPs):
Essas são técnicas criptográficas onde uma parte (o provador) pode convencer outra (o verificador) de que uma afirmação é verdadeira sem revelar os dados subjacentes. Aplicadas à IA, ZKPs podem provar que um modelo de IA produziu uma certa saída a partir de uma determinada entrada — sem expor o modelo ou dados sensíveis.
Abordagem do Lagrange:
Lagrange combina várias tecnologias para permitir IA verificável:
DeepProve (biblioteca zkML): Gera provas ZK para inferências de aprendizado de máquina, para que qualquer pessoa possa verificar a correção das saídas de IA sem ver o funcionamento interno do modelo.
Rede de Provedor ZK: Uma rede descentralizada que cria e fornece essas provas em escala para várias aplicações, incluindo IA.
Coprocessador ZK: Permite que desenvolvedores realizem computações complexas (em dados de blockchain ou de outra forma) fora da cadeia e, em seguida, as verifiquem na cadeia com provas ZK.
🔐 Implicações para a Confiança e Segurança da IA
Em teoria, usar provas ZK para IA pode:
Aumentar a transparência e confiança: Os usuários podem verificar que a saída de uma IA foi gerada por um modelo válido e uma computação correta.
Proteger modelos/dados privados: A verificação não requer a revelação dos pesos do modelo ou dos dados de treinamento.
Apoiar verificações de segurança: Especialmente em domínios de alto risco (saúde, finanças, sistemas autônomos), a IA verificável ajuda a garantir correção e conformidade.