Polyhedra та Berkeley RDI запускають zkML: революція в довірі до штучного інтелекту через криптографічну верифікацію

Polyhedra таBerkeley RDI започаткували стратегічну співпрацю для запуску революційної технології Production-ReadyzkML, яка має на меті кардинально змінити довіру до штучного інтелекту. Ця продукція планує стати важливим кроком у поєднанні штучного інтелекту та криптографічної верифікації. Організації зараз пропонують реальний застосунок, чотири роки після початку концепту. Цей застосунок має на меті надати можливість розробникам ШІ використовуватиzkML без необхідності спеціалізованих знань у галузі доказів з нульовими знаннями.

Шлях розпочався у 2020 році, коли дослідницька команда Polyhedra, до складу якої входилиJiaheng Zhang,Dawn Song таYupeng Zhang, опублікувала статтю у співпраці з Berkeley RDI. Стаття під назвою “Proofs for Decision Tree Predictions and Accuracy” представилаzkML, нульове знання машинного навчання. Концепція статті мала на меті створення довіри до ШІ, гарантуючи верифікацію результатів при збереженні конфіденційності вихідних даних та моделей.

Polyhedra приділяє особливу увагу системам без довіри, аби мінімізувати людські помилки в технологічних інцидентах. МодельzkML в основі своєї роботи дозволяє розробникам доводити точність прогнозів моделей ШІ на конкретному зразку даних без розкриття жодної конфіденційної інформації.

zkML Polyhedra: Підвищення довіри та прозорості в ШІ

Завдяки доказам з нульовими знаннями, постачальник послуг може продемонструвати, що конкретний вихід був дійсно отриманий внаслідок роботи даної моделі над вхідними даними. ТехнологіяzkML пропонує ефективне рішення для одного з найважливіших викликів ШІ — довіри та прозорості. МодельzkML, дозволяючи верифіковані обчислення, гарантує, що результати, отримані моделями ШІ, є точними та надійними. Цей підхід вирішує проблеми, пов`язані із непрозорою природою ШІ, коли неперевірені результати можуть призводити до помилкових рішень.

Генеральний технічний директор організації,Tiancheng Xie, поділився, що: “Ми витратили все життя компанії на створення систем, які можуть працювати без людського втручання, що підтверджуються математикою та є криптографічно безпечними.”

ЗастосуванняzkML виходять за межі перевірки висновків, охоплюючи такі сфери, як автентифікація походження даних, точне маркування даних та верифікація процесів навчання ШІ. Це гарантує, що кожен етап життєвого циклу ШІ відповідає строгим стандартам цілісності.

МодельzkML усуває високі обчислювальні бар`єри, основана на інноваційній системіExpander-proof, що робить готові до виробництва рішення реальністю. Цей прогрес не лише зміцнює довіру до ШІ, але й забезпечує відповідність нормам конфіденційності.

Майбутнє верифікованого ШІ

Dawn Song, директор Berkeley RDI, підкреслила: “Berkeley RDI та Polyhedra встановлюють новий стандарт довіри та прозорості в штучному інтелекті за допомогою інноваційної технології нульового знання машинного навчання (zkML), яка є революційним підходом, що поєднує машинне навчання з криптографічною верифікацією.”

Ця співпраця встановлює нові етапи прозорості та відповідальності в ШІ. Song підкреслила, що мета полягає в тому, щоб забезпечити, щоб ефективність, яку приносить ШІ, не підривала довіру та безпеку.

Дивлячись у майбутнє,zkML готовий трансформувати ландшафт ШІ за рахунок безпечного розгортання, децентралізованих екосистем і новаторських застосувань. ЗzkML Berkeley RDI і Polyhedra прагнуть побудувати майбутнє, в якому довіра є серцем інновацій у ШІ.