Berkeley RDI și Polyhedra au făcut o colaborare strategică pentru a dezvălui un zkML revoluționar gata de producție. Această producție își propune să marcheze un salt transformator în fuziunea dintre AI și verificarea criptografică. Organizațiile oferă acum o aplicație reală, la patru ani după ce au fost pionieri în concept. Aplicația își propune să împuternicească dezvoltatorii de inteligență artificială să utilizeze zkML fără a necesita expertiză specifică în dovezi cu cunoștințe zero.

Călătoria a început în 2020, când echipa de cercetare a Polyhedra, inclusiv Jiaheng Zhang, Dawn Song și Yupeng Zhang, a publicat o lucrare în colaborare cu Berkeley RDI. Lucrarea a fost intitulată „Dovezi de cunoștințe zero pentru previziunile și acuratețea arborelui decizional”, introducând un zkML, învățarea automată cu cunoștințe zero. Conceptul lucrării a avut ca scop construirea încrederii în AI prin asigurarea de rezultate verificabile, menținând în același timp confidențialitatea datelor și modelelor subiacente.

Polyhedra acordă prioritate sistemelor fără încredere pentru a minimiza erorile umane în incidentele tehnologice. Modelul zkML, în esență, permite dezvoltatorilor să demonstreze acuratețea predicțiilor modelului AI pe un eșantion specific de date, fără a expune nicio informație sensibilă.

zkML Polyhedra: Avansarea încrederii și transparenței în AI

Prin dovezi de zero cunoștințe, un furnizor de servicii poate demonstra că o ieșire specifică a fost produsă cu adevărat prin rularea unui model dat pe o intrare. Tehnologia zkML oferă o soluție eficientă la una dintre cele mai presante provocări ale AI, care sunt încrederea și transparența. Modelul zkML, permițând calcule verificabile, asigură că rezultatele generate de modelele AI sunt exacte și de încredere. Această abordare abordează preocupările legate de natura opacă a IA, unde rezultatele neverificate pot duce la decizii greșite.

 Directorul tehnic al organizației, Tiancheng Xie, a spus că: „Am petrecut întreaga viață a companiei construind sisteme care pot funcționa fără intervenția umană, care sunt verificate prin matematică și sunt sigure criptografic”.

Aplicațiile zkML se extind dincolo de verificarea inferenței, cuprinzând domenii precum autentificarea originii datelor, etichetarea exactă a datelor și verificarea proceselor de instruire AI. Acest lucru garantează că fiecare pas al ciclului de viață AI respectă standarde stricte de integritate.

Modelul zkML elimină barierele de calcul ridicate, construit pe sistemul inovator Expander-proof, făcând soluții gata de producție o realitate. Acest progres nu numai că întărește încrederea în AI, dar asigură și conformitatea cu reglementările privind confidențialitatea.

Viitorul IA verificabilă

Dawn Song, directorul Berkeley RDI subliniază: „Berkeley RDI și Polyhedra stabilesc un nou standard pentru încredere și transparență în inteligența artificială cu tehnologia inovatoare de învățare automată cu cunoștințe zero (zkML), o abordare inovatoare care combină învățarea automată cu verificarea criptografică.”

Această colaborare stabilește un nou punct de referință pentru transparență și responsabilitate în AI. Song a subliniat că scopul este de a se asigura că eficiența adusă de AI nu compromite încrederea și siguranța.

Privind în perspectivă, zkML este gata să transforme peisajul AI, permițând implementarea securizată, ecosisteme descentralizate și aplicații inovatoare. Cu zkML, Berkeley RDI și Polyhedra își propun să construiască un viitor în care încrederea este în centrul inovației AI.