ZKML

zkML là một phương pháp đổi mới kết hợp giữa chứng minh không biết và học máy, đảm bảo thông tin và xác minh trí tuệ nhân tạo an toàn và riêng tư mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và tài chính, nơi quyền riêng tư là rất quan trọng. zkML hoạt động bằng cách huấn luyện các mô hình học máy trên các nút, mỗi nút giữ một phân đoạn dữ liệu, sau đó tạo ra các chứng minh mật mã xác minh các khía cạnh của dữ liệu mà không tiết lộ nó.

Công nghệ này vẫn đang phát triển, tập trung vào việc tích hợp chứng minh không biết vào giai đoạn suy luận mô hình, điều này hiệu quả để xác minh đầu ra của các mô hình trí tuệ nhân tạo như GPT-4 hoặc DALL-E 2 mà không tiết lộ đầu vào nhạy cảm. Mặc dù vẫn còn những thách thức trong việc quản lý các mô hình lớn do ràng buộc tính toán, nhưng đã có những bước tiến đáng kể, như thành công của Modulus Labs trong việc tạo ra các chứng minh cho một mô hình với 18 triệu tham số.