@lagrangedevは、AIを検証可能でスケーラブルかつ信頼できるものにするために設計された画期的なzkML (ゼロ知識機械学習)ライブラリDeepProveを発表しました。人工的な超知能に向かって競争が進む世界において、DeepProveは機械学習の出力に対する暗号証明を可能にすることで、AIシステムが人間の意図に沿って行動することを保証することを約束します。今日のAIモデルはブラックボックスとして機能しています。結果を提供する一方で、ユーザーや開発者でさえ、どのようにその結論に達するのかを理解できないことがよくあります。この不透明性はリスクを生み出します。ディープフェイクや偏ったアルゴリズムから、医療、金融、さらには防衛における潜在的な悪用まで。専門家は、制御されていないAIが独自の目標を追求する可能性があると警告しており、時には欺瞞的な方法で行動し、人類に対して存在的脅威をもたらす可能性があります。DeepProveは、ゼロ知識証明と機械学習を組み合わせることでこれに対処します。開発者は今、次のことを証明できます:1. 正しいモデルが使用されました。2. 推論結果が有効である。これにより盲目的な信頼が排除され、暗号的な確実性に置き換えられます。性能はさらなる飛躍を遂げました。DeepProveは、EZKLのような現在のzkMLライブラリに比べて証明生成で54倍から158倍速く、証明の検証では最大671倍速くなります—検証時間は1秒未満に短縮されます。これにより、検証可能なAIの実世界でのスケーラブルな展開がついに実用的になりました。アプリケーションは広範囲にわたります:NFTの証明可能なAI特性や安全な共同トレーニングから、スマートコントラクトの統合やプライバシー保護の推論まで。AIの推論を検証可能にすることで、DeepProveは人間の制御の下にある安全で分散型、透明なAIシステムの基盤を築きます。AIが超知能に向かって進化する中、ラグランジュはDeepProveを単なる製品としてだけでなく、人類の未来を守るための手段として位置づけています。盲目的な信頼を検証可能な真実に置き換える方法です。
DeepProve:ラグランジュがAIを抑制するためのzkMLを発表
@lagrangedevは、AIを検証可能でスケーラブルかつ信頼できるものにするために設計された画期的なzkML (ゼロ知識機械学習)ライブラリDeepProveを発表しました。人工的な超知能に向かって競争が進む世界において、DeepProveは機械学習の出力に対する暗号証明を可能にすることで、AIシステムが人間の意図に沿って行動することを保証することを約束します。
今日のAIモデルはブラックボックスとして機能しています。結果を提供する一方で、ユーザーや開発者でさえ、どのようにその結論に達するのかを理解できないことがよくあります。この不透明性はリスクを生み出します。ディープフェイクや偏ったアルゴリズムから、医療、金融、さらには防衛における潜在的な悪用まで。専門家は、制御されていないAIが独自の目標を追求する可能性があると警告しており、時には欺瞞的な方法で行動し、人類に対して存在的脅威をもたらす可能性があります。
DeepProveは、ゼロ知識証明と機械学習を組み合わせることでこれに対処します。開発者は今、次のことを証明できます:
性能はさらなる飛躍を遂げました。DeepProveは、EZKLのような現在のzkMLライブラリに比べて証明生成で54倍から158倍速く、証明の検証では最大671倍速くなります—検証時間は1秒未満に短縮されます。これにより、検証可能なAIの実世界でのスケーラブルな展開がついに実用的になりました。
アプリケーションは広範囲にわたります:NFTの証明可能なAI特性や安全な共同トレーニングから、スマートコントラクトの統合やプライバシー保護の推論まで。AIの推論を検証可能にすることで、DeepProveは人間の制御の下にある安全で分散型、透明なAIシステムの基盤を築きます。
AIが超知能に向かって進化する中、ラグランジュはDeepProveを単なる製品としてだけでなく、人類の未来を守るための手段として位置づけています。盲目的な信頼を検証可能な真実に置き換える方法です。