يعمل التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على تغيير المشهد في مختلف المجالات. من إنشاء النصوص إلى توليد الصور، وصولًا إلى تحليل الاستثمارات المالية، تتوسع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستمرار. ومع ذلك، فإن المشكلة الرئيسية التي تترتب على ذلك هي: كيف نضمن موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي؟
في البيئة التقليدية، قد نقارن الذكاء الاصطناعي بصديق واسع المعرفة، ولكن حتى في هذه الحالة، من الصعب علينا أن نكون متأكدين تمامًا من أن كل نصيحة يقدمها دقيقة. هذه الحالة من عدم اليقين تثير القلق بشكل خاص في مجال blockchain المتعلق بالمعاملات المالية.
لمواجهة هذا التحدي، قدمت Succinct حلاً مبتكرًا: توفير "آلية توثيق" لنتائج حسابات الذكاء الاصطناعي. هذه الآلية يمكن أن تولد دليلًا قابلًا للتحقق مع كل عملية حسابية للذكاء الاصطناعي، لضمان صحة وموثوقية النتائج.
تتمثل الابتكارات الأساسية لـ Succinct في تقنية zkVM التي طورتها. تعمل هذه التقنية كموثق رقمي في العالم الرقمي، حيث يمكنها توليد إثباتات عدم المعرفة (ZK Proof) لعملية حساب نموذج الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني أنه يمكن لأي شخص التحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إعادة تشغيل النموذج بالكامل أو فهم آلية عمله الداخلية.
تقوم هذه الطريقة بحل مشكلة "الصندوق الأسود" المدمجة في الذكاء الاصطناعي بطريقة بارعة. عادةً، يمكننا فقط رؤية مدخلات ومخرجات الذكاء الاصطناعي، ولا نستطيع فهم عملية اتخاذ القرار الخاصة به. ولكن مع حل Succinct، يمكننا التحقق من موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن المعلومات الحساسة.
في بيئة blockchain ، تبرز أهمية هذه التقنية بشكل أكبر. على سبيل المثال ، عندما يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتقييم ما إذا كان لدى حساب ما ضمانات كافية ، فإن دقة حكمه تتعلق مباشرة بأمان واستقرار النظام البيئي بأكمله. مع وجود إثباتات المعرفة الصفرية ، يمكن للمشاركين التحقق بسرعة من هذه القرارات الحاسمة دون الحاجة إلى الثقة العمياء أو استهلاك الكثير من الموارد لإعادة الحساب.
حقق تنفيذ Succinct تقسيم عمل بارع: تواصل AI مسؤوليتها عن الحسابات المعقدة وعمليات اتخاذ القرار، بينما يضمن zkVM قابلية التحقق من هذه النتائج. لا تعزز هذه التركيبة فقط فائدة AI في مجال blockchain، بل تمهد أيضًا الطريق لتطبيق تكنولوجيا AI في سيناريوهات حساسة للثقة بشكل أوسع.
مع استمرار تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات، قد تصبح ابتكارات Succinct عنصرًا أساسيًا في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة، مما يعزز التكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain، ويفتح آفاق مستقبل ذكي أكثر شفافية وموثوقية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 23
أعجبني
23
10
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
AlwaysAnon
· 09-07 04:11
كنت في انتظار هذه التقنية منذ فترة. من الصحيح تمامًا استخدام ZK في التوثيق.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TestnetNomad
· 09-06 20:50
أشعر أن هذه الفخ ل zk-SNARKs رائعة!
شاهد النسخة الأصليةرد0
ValidatorVibes
· 09-06 06:31
zk + ai = defi 3.0 lfg
رد0
TokenomicsTrapper
· 09-04 11:50
رواية رأس المال الاستثماري الكلاسيكية لضخ السعر حقائب zkvm الخاصة بهم... رأيت هذا قادماً من مسافة بعيدة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ZkSnarker
· 09-04 11:45
في الواقع، هذه هي الصورة التي تبدو عليها قمة تقارب zk-ai... كنت أقول هذا منذ أيام الدكتوراه الخاصة بي بصراحة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-5854de8b
· 09-04 11:41
يبدو موثوقًا، انتظر الاتصال داخل السلسلة للانطلاق~
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchroedingerMiner
· 09-04 11:41
البلوكتشين 永远滴神
شاهد النسخة الأصليةرد0
GameFiCritic
· 09-04 11:35
إن مفهوم zkVM الثوري... أكثر موثوقية مما كنت أتوقع.
يعمل التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على تغيير المشهد في مختلف المجالات. من إنشاء النصوص إلى توليد الصور، وصولًا إلى تحليل الاستثمارات المالية، تتوسع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستمرار. ومع ذلك، فإن المشكلة الرئيسية التي تترتب على ذلك هي: كيف نضمن موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي؟
في البيئة التقليدية، قد نقارن الذكاء الاصطناعي بصديق واسع المعرفة، ولكن حتى في هذه الحالة، من الصعب علينا أن نكون متأكدين تمامًا من أن كل نصيحة يقدمها دقيقة. هذه الحالة من عدم اليقين تثير القلق بشكل خاص في مجال blockchain المتعلق بالمعاملات المالية.
لمواجهة هذا التحدي، قدمت Succinct حلاً مبتكرًا: توفير "آلية توثيق" لنتائج حسابات الذكاء الاصطناعي. هذه الآلية يمكن أن تولد دليلًا قابلًا للتحقق مع كل عملية حسابية للذكاء الاصطناعي، لضمان صحة وموثوقية النتائج.
تتمثل الابتكارات الأساسية لـ Succinct في تقنية zkVM التي طورتها. تعمل هذه التقنية كموثق رقمي في العالم الرقمي، حيث يمكنها توليد إثباتات عدم المعرفة (ZK Proof) لعملية حساب نموذج الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني أنه يمكن لأي شخص التحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إعادة تشغيل النموذج بالكامل أو فهم آلية عمله الداخلية.
تقوم هذه الطريقة بحل مشكلة "الصندوق الأسود" المدمجة في الذكاء الاصطناعي بطريقة بارعة. عادةً، يمكننا فقط رؤية مدخلات ومخرجات الذكاء الاصطناعي، ولا نستطيع فهم عملية اتخاذ القرار الخاصة به. ولكن مع حل Succinct، يمكننا التحقق من موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن المعلومات الحساسة.
في بيئة blockchain ، تبرز أهمية هذه التقنية بشكل أكبر. على سبيل المثال ، عندما يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتقييم ما إذا كان لدى حساب ما ضمانات كافية ، فإن دقة حكمه تتعلق مباشرة بأمان واستقرار النظام البيئي بأكمله. مع وجود إثباتات المعرفة الصفرية ، يمكن للمشاركين التحقق بسرعة من هذه القرارات الحاسمة دون الحاجة إلى الثقة العمياء أو استهلاك الكثير من الموارد لإعادة الحساب.
حقق تنفيذ Succinct تقسيم عمل بارع: تواصل AI مسؤوليتها عن الحسابات المعقدة وعمليات اتخاذ القرار، بينما يضمن zkVM قابلية التحقق من هذه النتائج. لا تعزز هذه التركيبة فقط فائدة AI في مجال blockchain، بل تمهد أيضًا الطريق لتطبيق تكنولوجيا AI في سيناريوهات حساسة للثقة بشكل أوسع.
مع استمرار تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات، قد تصبح ابتكارات Succinct عنصرًا أساسيًا في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة، مما يعزز التكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain، ويفتح آفاق مستقبل ذكي أكثر شفافية وموثوقية.