Cum dovezile Zero-Knowledge fac agenții IA mai inteligenți și mai eficienți: Viitorul calculului colaborativ
Tehnologia Inteligenței Artificiale (IA) este din ce în ce mai prezentă. Aceasta se află în fruntea rezultatelor motoarelor de căutare, este folosită pentru a scrie linii minore de cod, poate efectua cercetări și cita surse, iar unii oameni încearcă chiar să găsească modalități de a o introduce în mașina de spălat vase. Deși necesitatea de a avea IA în mașina de spălat vase ar putea fi discutabilă, un lucru care nu poate fi contestat este că utilizarea acestei cantități de putere de calcul are costuri definite.
Energia necesară pentru antrenarea și operarea sistemelor AI este imensă. Centre de date masive trebuie construite pentru a procesa informațiile necesare pentru a face un AI să înțeleagă cererea ta și să ofere un răspuns coerent. Până anul viitor, aceste centre de date sunt așteptate să folosească colectiv la fel de multă energie cât întreaga țară Japonia. Deși nu fiecare aspect al acestor centre este dedicat AI, problema consumului lor de energie trebuie abordată în continuare.
Complicarea problemelor este reprezentată de standardele în creștere ale oamenilor care folosesc AI. Tendințele AI de a halucina, de a afirma informații greșite sau de a inventa lucruri sunt tot mai cunoscute. Utilizatorii solicită dovezi că informațiile furnizate de modelele AI sunt precise, bazate pe date de încredere și procesate corect. Având în vedere importanța anumitor sarcini de care AI este acum responsabil, cum ar fi recunoașterea imaginilor, ghidarea roboților și decizia asupra modului de a conduce mașini, este de înțeles că oamenii ar putea dori dovezi că modelul AI folosește date solide pentru a funcționa. În mod natural, acest lucru necesită mai mult procesare, mai multe date și mai mult consum de energie.
Cu toate acestea, există o modalitate de a aborda ambele probleme în același timp. Dovezile Zero Knowledge (dovezile ZK) sunt un instrument puternic care permite utilizatorilor să confirme acuratețea informațiilor în timp ce protejează intimitatea. Folosit corect, poate face acest lucru cu o eficiență remarcabilă.
Dovezile ZK explicate
Pentru cei care au nevoie de o reîmprospătare, dovezile ZK sunt metode de a dovedi cuiva că o parte are informații particulare fără a-i arăta pur și simplu acele informații.
Un exemplu ilustrativ comun este acela al „Peșterii lui Ali Baba”. Imaginează-ți că te afli într-o peșteră magică în formă de inel cu un tunel care duce spre ea. Pe partea opusă a inelului față de tunel, și ascunsă de peretele peșterii, se află o ușă magică care se deschide doar cu un cuvânt magic. Să presupunem că ai un prieten care vrea dovada că știi cuvântul magic, dar nu vrei să-l audă efectiv. Cum ai face asta?
O soluție este să demonstrezi că singura modalitate de a ocoli peștera fără a trece prin tunelul de intrare este prin ușă și singura modalitate de a trece prin ușă este să știi parola. Apoi, făcând exact asta, dovedești că ai parola — chiar dacă prietenul tău nu știe încă ce este.
Ar putea fi clarificat și mai bine cu o altă poveste. Imaginează-ți că prietenul tău este daltonist. El nu crede pe deplin că cele două mingi pe care le ai, una roșie și una verde, care sunt în rest identice, sunt diferite. Pentru a dovedi că ele pot fi distinse, îi ceri să le pună în spatele spatelui și apoi să-ți arate una. Dacă le schimbă în spatele spatelui său, ai ști. După câteva runde de corectare, spunându-i dacă a schimbat mingile, el crede că poți să le deosebești chiar dacă nu i-ai spus niciodată care este verde și care este roșie.
Aceste dovezi au o serie de aplicații, în special în autentificare, protecția intimității și domenii conexe. Ele ar putea fi utile în abordarea problemelor AI.
ZK întâlnește AI
Ar putea fi posibil să aplici dovezile ZK la AI într-un mod care confirmă acuratețea informațiilor furnizate eficient, efectiv și într-un mod care protejează datele utilizate pentru a antrena modelul AI. Folosind aceste dovezi, un utilizator ar putea confirma rapid că datele citate de modelul AI există cu adevărat, fără a avea neapărat acces direct la acele date.
În plus, acest lucru ar putea fi realizat destul de eficient, abordând problemele consumului de energie. Dovada ZK-SNARK, care reprezintă „argument succint non-interactiv de cunoaștere”, este deosebit de mică în ceea ce privește dovezile de acest tip și ar putea fi folosită pentru a dovedi acuratețea multor tipuri de informații la un cost computațional redus. Acolo unde viteza este mai importantă decât economia utilizării datelor, ZK-STARKs, „argument scalabil transparent de cunoaștere”, ar putea fi de mare ajutor.
Aplicând dovezile ZK la rezultatele modelelor AI, ar putea fi posibil să se adauge un nivel de certitudine la rezultatele AI fără a adăuga o necesitate pentru și mai multă calculare intensivă din punct de vedere energetic. Având în vedere potențialul AI și problemele cu care se confruntă în prezent atunci când halucinează, abordarea acestei probleme ar trebui să fie o preocupare principală pentru mulți care lucrează în domeniu. Soluțiile posibile promise de dovezile ZK ar trebui să fie luate în serios de toți cei implicați.
Despre ARPA
Rețeaua ARPA (ARPA) este o rețea de calcul descentralizată și sigură construită pentru a îmbunătăți corectitudinea, securitatea și intimitatea blockchain-urilor. Rețeaua de semnătură BLS cu prag ARPA servește ca infrastructură pentru un Generator de Numere Aleatoare verificabil (RNG), portofel sigur, pod între lanțuri și custodie descentralizată pe multiple blockchain-uri.
ARPA a fost cunoscut anterior ca ARPA Chain, o rețea de Computație Multi-partită (MPC) care protejează intimitatea, fondată în 2018. ARPA Mainnet a finalizat peste 224.000 de sarcini de calcul în ultimii ani. Experiența noastră în MPC și alte criptografii a pus bazele pentru designul nostru inovator de scheme de semnătura BLS cu prag (TSS-BLS) și ne-a condus la astăzi ARPA Network.
Randcast, un Generator de Numere Aleatoare verificabil (RNG), este prima aplicație care folosește ARPA ca infrastructură. Randcast oferă o sursă aleatoare generată criptografic cu o securitate superioară și un cost redus în comparație cu alte soluții. Metavers, jocuri, loterie, generare de NFT-uri și alocare de sarcini pentru validatori blockchain pot beneficia de randomitatea protejată împotriva manipulării oferită de Randcast.
Pentru mai multe informații despre ARPA, vă rugăm să ne contactați la contact@arpanetwork.io.
Aflați despre știrile oficiale recente ale ARPA:
Twitter: @arpaofficial
Medium: https://medium.com/@arpa
Discord: https://dsc.gg/arpa-network
Telegram (English): https://t.me/arpa_community
Telegram (Turkish): https://t.me/Arpa_Turkey
Telegram (Korean): https://t.me/ARPA_Korea
Reddit: https://www.reddit.com/r/arpachain/