Trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta, nhưng sự không minh bạch trong quá trình ra quyết định của nó đã gây ra mối lo ngại cho công chúng. Làm thế nào để đảm bảo rằng các phán quyết của hệ thống AI vừa chính xác vừa công bằng? Vấn đề này luôn khiến giới công nghệ và xã hội đau đầu.
Trong bối cảnh như vậy, công nghệ DeepProve được công ty Lagrange ra mắt đã xuất hiện, cung cấp một giải pháp đổi mới cho cuộc khủng hoảng niềm tin vào AI. DeepProve dựa trên công nghệ học máy không kiến thức (zkML), cung cấp chứng minh có thể xác minh cho quá trình suy luận của AI, từ đó nâng cao đáng kể độ minh bạch và độ tin cậy của các ứng dụng AI.
Các mô hình AI truyền thống thường được coi là "hộp đen", người dùng không thể hiểu được cơ chế vận hành bên trong của chúng, do đó không thể xác minh độ tin cậy của kết quả đầu ra. Điều này đặc biệt đáng lo ngại trong các lĩnh vực rủi ro cao như y tế và tài chính, vì các quyết định sai lầm có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Điểm đổi mới của DeepProve là nó có khả năng tạo ra bằng chứng không kiến thức cho quá trình suy luận của AI, đảm bảo rằng kết quả đầu ra thực sự đến từ mô hình đã chỉ định và không bị can thiệp.
Điều đáng chú ý hơn là hiệu suất của DeepProve. So với các giải pháp zkML khác, tốc độ tạo chứng của DeepProve nhanh hơn gần một nghìn lần, thời gian xác minh chỉ mất 0.5 giây, hiệu suất như vậy khiến nó rất phù hợp cho các tình huống ứng dụng thời gian thực cấp doanh nghiệp.
Lấy AI y tế làm ví dụ, giả sử có một hệ thống chẩn đoán AI dựa trên dữ liệu bệnh nhân để đề xuất phương án điều trị. Sử dụng công nghệ DeepProve, hệ thống có thể tạo ra một chứng nhận, xác minh rằng đề xuất đó thực sự đến từ một mô hình đã được FDA chứng nhận và quy trình xử lý dữ liệu tuân thủ yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư. Bệnh nhân và bác sĩ không cần phải hiểu sâu về các nguyên lý mật mã phức tạp, chỉ cần thông qua chứng nhận này là có thể xác nhận độ tin cậy của kết quả. Sự minh bạch này không chỉ có thể tăng cường niềm tin của người dùng mà còn mở đường cho việc áp dụng rộng rãi công nghệ AI trong nhiều lĩnh vực hơn.
Sự xuất hiện của công nghệ DeepProve đánh dấu một bước tiến quan trọng trong ngành AI hướng tới tính minh bạch và độ tin cậy cao hơn. Nó không chỉ giải quyết vấn đề lòng tin lâu nay gây khó khăn cho sự phát triển của AI mà còn mở ra những khả năng mới cho việc ứng dụng AI trong hệ sinh thái Web3 và thế giới thực. Khi công nghệ này không ngừng hoàn thiện và được phổ biến, chúng ta có lý do để kỳ vọng rằng AI sẽ đóng vai trò quan trọng hơn trong nhiều lĩnh vực then chốt, đồng thời giữ vững độ tin cậy và tính minh bạch cao.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
7 thích
Phần thưởng
7
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GasFeeVictim
· 12giờ trước
Ai có thể chứng minh rằng hệ thống chứng minh là đúng...
Trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta, nhưng sự không minh bạch trong quá trình ra quyết định của nó đã gây ra mối lo ngại cho công chúng. Làm thế nào để đảm bảo rằng các phán quyết của hệ thống AI vừa chính xác vừa công bằng? Vấn đề này luôn khiến giới công nghệ và xã hội đau đầu.
Trong bối cảnh như vậy, công nghệ DeepProve được công ty Lagrange ra mắt đã xuất hiện, cung cấp một giải pháp đổi mới cho cuộc khủng hoảng niềm tin vào AI. DeepProve dựa trên công nghệ học máy không kiến thức (zkML), cung cấp chứng minh có thể xác minh cho quá trình suy luận của AI, từ đó nâng cao đáng kể độ minh bạch và độ tin cậy của các ứng dụng AI.
Các mô hình AI truyền thống thường được coi là "hộp đen", người dùng không thể hiểu được cơ chế vận hành bên trong của chúng, do đó không thể xác minh độ tin cậy của kết quả đầu ra. Điều này đặc biệt đáng lo ngại trong các lĩnh vực rủi ro cao như y tế và tài chính, vì các quyết định sai lầm có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Điểm đổi mới của DeepProve là nó có khả năng tạo ra bằng chứng không kiến thức cho quá trình suy luận của AI, đảm bảo rằng kết quả đầu ra thực sự đến từ mô hình đã chỉ định và không bị can thiệp.
Điều đáng chú ý hơn là hiệu suất của DeepProve. So với các giải pháp zkML khác, tốc độ tạo chứng của DeepProve nhanh hơn gần một nghìn lần, thời gian xác minh chỉ mất 0.5 giây, hiệu suất như vậy khiến nó rất phù hợp cho các tình huống ứng dụng thời gian thực cấp doanh nghiệp.
Lấy AI y tế làm ví dụ, giả sử có một hệ thống chẩn đoán AI dựa trên dữ liệu bệnh nhân để đề xuất phương án điều trị. Sử dụng công nghệ DeepProve, hệ thống có thể tạo ra một chứng nhận, xác minh rằng đề xuất đó thực sự đến từ một mô hình đã được FDA chứng nhận và quy trình xử lý dữ liệu tuân thủ yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư. Bệnh nhân và bác sĩ không cần phải hiểu sâu về các nguyên lý mật mã phức tạp, chỉ cần thông qua chứng nhận này là có thể xác nhận độ tin cậy của kết quả. Sự minh bạch này không chỉ có thể tăng cường niềm tin của người dùng mà còn mở đường cho việc áp dụng rộng rãi công nghệ AI trong nhiều lĩnh vực hơn.
Sự xuất hiện của công nghệ DeepProve đánh dấu một bước tiến quan trọng trong ngành AI hướng tới tính minh bạch và độ tin cậy cao hơn. Nó không chỉ giải quyết vấn đề lòng tin lâu nay gây khó khăn cho sự phát triển của AI mà còn mở ra những khả năng mới cho việc ứng dụng AI trong hệ sinh thái Web3 và thế giới thực. Khi công nghệ này không ngừng hoàn thiện và được phổ biến, chúng ta có lý do để kỳ vọng rằng AI sẽ đóng vai trò quan trọng hơn trong nhiều lĩnh vực then chốt, đồng thời giữ vững độ tin cậy và tính minh bạch cao.