! [Comment créer une IA on-chain fiable : la vision applicative d’Arweave] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-08dfca8f9e-dd1a6f-69ad2a)
Écrit par Spike @ Contributeur de PermaDAO
审阅 : Citron @ Contributeur de PermaDAO
Préface
L’IA, le ZK et l’Arweave sont des concepts technologiques en vogue qui jouent un rôle important dans l’écosystème de l’IA. Tout d’abord, l’IA (intelligence artificielle) fait référence à la technologie qui simule et imite le comportement intelligent et la capacité de prise de décision des humains par le biais d’ordinateurs. ZK (Zero-Knowledge Proof) est une technique cryptographique utilisée pour prouver qu’une affirmation est vraie sans révéler d’informations supplémentaires. Arweave est un réseau de stockage décentralisé et persistant qui fournit un stockage fiable et à long terme des données.
L’IA a évolué rapidement au cours des dernières années, déclenchant une explosion dans le domaine de l’apprentissage automatique. Nous pouvons retracer trois changements majeurs dans le parcours de l’apprentissage automatique : l’amélioration des algorithmes, l’augmentation des données et l’augmentation de la puissance de calcul. Cependant, l’IA est toujours confrontée à certains problèmes, tels que l’opacité des modèles de boîte noire et le biais des jeux de données.
La technologie ZK joue un rôle complémentaire naturel dans l’apprentissage automatique. Dans l’apprentissage automatique traditionnel, les modèles ont souvent besoin d’accéder à de grandes quantités de données sensibles, ce qui fait de la confidentialité des données une préoccupation importante. Grâce à la technologie ZK, la vérification et le calcul peuvent être effectués sans révéler de données sensibles, ce qui améliore la confidentialité et la sécurité des données.
Dans le même temps, la question de la confiance a eu un impact significatif sur le domaine de l’IA. Premièrement, les résultats produits par l’IA ont tendance à présenter un certain degré d’incertitude, ce qui peut être inacceptable dans certains scénarios décisionnels clés. Deuxièmement, une grande partie des données se trouvent dans un stockage centralisé, ce qui les rend vulnérables à la falsification et à l’utilisation abusive.
Pour résoudre ces problèmes, l’idée de combiner le ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) avec la blockchain a été proposée. Cependant, l’intégration des modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne présente certains dilemmes, tels que l’augmentation des coûts de calcul et de stockage, ainsi que les problèmes de confidentialité et de sécurité des données sur la chaîne.
ZKML peut rendre les blockchains entièrement autonomes et décentralisées. En tirant parti de la technologie ZK, les modèles publiés sur la blockchain peuvent être validés sans exposer de données spécifiques et de détails de modèle. Cela rend la blockchain intelligente et peut être utilisée pour mettre en œuvre divers scénarios, tels que la finance et les soins de santé.
Cependant, pour que l’IA on-chain gagne une plus grande confiance, il est essentiel de résoudre le problème du stockage des données et des modèles. C’est là qu’intervient Arweave, qui fournit un réseau de stockage de données décentralisé et garantit un stockage permanent des données. Le stockage des données et des modèles d’IA dans Arweave améliore non seulement la sécurité et la traçabilité des données, mais rend également l’IA on-chain plus transparente et plus fiable.
À l’heure actuelle, la technologie ZKML n’en est encore qu’aux premiers stades de son développement, confrontée à des obstacles et à des goulots d’étranglement. Les chercheurs et les développeurs explorent comment résoudre les défis techniques et rechercher de meilleures solutions pour mettre en œuvre les applications ZKML dans la blockchain.
Enfin, Arweave sert de réseau de stockage décentralisé dédié à la découverte et à la satisfaction des besoins du marché. Il offre aux utilisateurs de puissantes capacités de gestion et de protection des données en fournissant un stockage fiable à long terme et une préservation permanente des données.
En résumé, AI, ZK et Arweave jouent un rôle important dans l’écosystème de l’IA. Une on-chain intelligente et décentralisée peut être réalisée en combinant la technologie ZK et blockchain, et Arweave fournit une solution de stockage de données fiable et permanente. Avec le développement et l’amélioration continus de la technologie, nous pensons que ces technologies apporteront de nouvelles opportunités et de nouveaux défis dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Trois avancées dans le développement de l’IA et l’opacité des modèles
La technologie de l’IA a parcouru un long chemin au cours des dernières années, les améliorations des algorithmes, des données et de la puissance de calcul étant les trois facteurs clés de ses progrès. Cependant, dans le même temps, en raison de la complexité des modèles d’apprentissage profond, l’opacité des modèles est progressivement devenue une critique importante dans le développement de la technologie de l’IA.
Tout d’abord, l’amélioration de l’algorithme
L’amélioration des algorithmes est l’un des facteurs importants du développement de la technologie de l’IA, qui a fait de grandes percées dans de nombreux domaines. Par exemple, les algorithmes traditionnels dans le domaine de la classification d’images ne peuvent extraire que des caractéristiques simples, tandis que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) d’apprentissage profond apprennent des caractéristiques d’images plus complexes grâce à des structures de réseau à plusieurs niveaux, obtenant ainsi des résultats de classification plus précis. En outre, l’introduction des réseaux antagonistes génératifs (GAN) a révolutionné des domaines tels que la génération et le traitement d’images.
Deuxièmement, l’augmentation des données
Avec le développement rapide d’Internet, les données massives continuent d’émerger, apportant un grand soutien au développement de la technologie de l’IA. L’augmentation des données permet aux modèles d’IA de mieux apprendre et comprendre une variété de problèmes. Par exemple, les modèles d’apprentissage profond dans le domaine du traitement du langage naturel peuvent obtenir une compréhension sémantique plus riche et plus précise grâce à l’entraînement de corpus à grande échelle. Le modèle BERT de Google améliore encore les performances du traitement du langage naturel en pré-entraînant des données textuelles à grande échelle.
Troisièmement, l’amélioration de la puissance de calcul
L’augmentation de la puissance de calcul est un autre moteur important pour le développement de la technologie de l’IA. Ces dernières années, le développement rapide des unités de traitement graphique (GPU) a fourni un soutien solide pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’apprentissage profond. Par exemple, ChatGPT bat de nombreux modèles traditionnels en LLM (Large Model Domain) grâce à une puissance de calcul puissante qui permet aux modèles d’IA de s’attaquer facilement à des problèmes complexes de prise de décision et de raisonnement.
Alors que l’IA a fait d’énormes progrès dans les algorithmes, les données et la puissance de calcul, le problème de l’opacité des modèles qui en découle a également attiré l’attention. Le grand nombre de paramètres et de couches des modèles de deep learning rend difficile la compréhension du processus de prise de décision au sein du modèle. Par exemple, pour un modèle de classification d’images, il est difficile d’expliquer pourquoi une image d’entrée particulière est classée dans une certaine catégorie. Cela pose des défis à l’interprétabilité et à la crédibilité du modèle.
Afin de résoudre le problème de l’opacité des modèles, les chercheurs ont proposé une série de méthodes, telles que des techniques de visualisation, la compression de modèles et des algorithmes explicatifs. Les techniques de visualisation peuvent aider les utilisateurs à comprendre les faiblesses et les points faibles du modèle en générant des échantillons antagonistes par le biais de réseaux antagonistes génératifs (GAN). La compression du modèle améliore l’interprétabilité et l’efficacité du modèle en réduisant les paramètres du modèle et la complexité de calcul. De plus, les algorithmes explicatifs peuvent aider les gens à comprendre la logique décisionnelle du modèle en générant des arbres de décision ou des règles.
ZKML et blockchain : résoudre le dilemme des modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne
Avec l’essor de la technologie blockchain, la mise en place de modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne est devenue un schéma très surveillé. Cependant, il existe certains dilemmes, tels que l’augmentation des coûts de calcul et de stockage, ainsi que des problèmes de confidentialité et de sécurité avec les données on-chain. Pour résoudre ces problèmes, l’industrie a eu l’idée de combiner l’apprentissage automatique (ZKML) sous des preuves à divulgation nulle de connaissance avec la blockchain. Cet article explorera la convergence de ZKML et de la blockchain et analysera ses solutions potentielles pour que les modèles d’apprentissage automatique soient on-chain.
Dans le monde d’aujourd’hui, axé sur les données, les modèles d’apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés. Cependant, face aux problèmes de déploiement et de partage des modèles, la protection de la propriété intellectuelle des propriétaires de modèles et de la vie privée des utilisateurs devient un défi. Afin de résoudre ces problèmes, certains chercheurs ont proposé l’idée de mettre des modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne pour tirer parti des caractéristiques décentralisées, transparentes et sécurisées de la blockchain. Cependant, cette approche se heurte également à certains dilemmes.
Premier dilemme : Augmentation des coûts de calcul et de stockage
La mise en place de modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne nécessite beaucoup de ressources de calcul et de stockage, ce qui peut entraîner un ralentissement des transactions sur la chaîne et une augmentation des coûts. Les algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels sont déjà coûteux à calculer et à stocker, et les mettre sur la chaîne pourrait exacerber le problème.
Pour résoudre ce dilemme, ZKML peut être appliqué au processus on-chain des modèles d’apprentissage automatique. ZKML permet de retirer le processus de validation des données et de la validation du modèle de la blockchain, réduisant ainsi le coût de calcul et de stockage en générant des preuves à divulgation nulle de connaissance qui prouvent l’exactitude des données et des modèles. De cette façon, la sécurité du modèle peut être assurée tout en réduisant les coûts de calcul et de stockage du processus on-chain.
Dilemme 2 : Problèmes de confidentialité et de sécurité des données on-chain
L’intégration des modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne implique le partage des modèles et des données de manière ouverte et transparente. Cependant, dans de nombreux cas, le propriétaire du modèle et le propriétaire des données peuvent ne pas vouloir le rendre entièrement public afin de protéger leur vie privée.
Afin de résoudre ce dilemme, des technologies basées sur la confidentialité peuvent être adoptées pour protéger la confidentialité des données on-chain, telles que le chiffrement homomorphe et l’informatique multipartite. Ces méthodes permettent de protéger les données sur la chaîne tout en maintenant la vérifiabilité du modèle. En outre, ZKML peut également fournir une vérification des données et des modèles pour garantir leur exactitude sans exposer de valeurs et de détails spécifiques sensibles.
La combinaison de ZKML et de la blockchain peut surmonter les dilemmes de calcul et de stockage auxquels sont confrontés les modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne, tout en protégeant la confidentialité des données sur la chaîne. Grâce au processus de preuve fourni par zkML, la vérification des données et des modèles peut être réalisée, et le coût de l’on-chain peut être réduit dans le cadre de la protection de la vie privée.
En outre, ZKML peut également être appliqué à la protection de la vie privée des collectes de données. Dans le processus de partage de données on-chain, les participants peuvent utiliser ZKML pour générer des preuves à divulgation nulle de connaissance qui prouvent que leurs données répondent à des conditions spécifiques sans exposer les détails des données réelles. De cette façon, la vie privée des participants peut être protégée tout en facilitant le partage et la collaboration des données on-chain.
Construire une IA on-chain de confiance : applications d’Arweave
L’application de l’IA sur la chaîne est confrontée à un problème important, à savoir comment assurer la sécurité et la fiabilité des données et des modèles. Pour résoudre ce problème, Arweave a une valeur d’application potentielle très élevée.
Dans le monde traditionnel de l’IA, les données et les modèles sont souvent stockés dans des bases de données centralisées ou des services cloud. Cette approche centralisée du stockage pose certains problèmes. Tout d’abord, la sécurité des données est difficile à garantir. Le stockage centralisé signifie qu’il existe un risque de point de défaillance unique, ce qui peut entraîner de graves conséquences en cas de fuite de données ou d’attaque malveillante. Deuxièmement, la traçabilité des données est insuffisante. Étant donné que les données sont stockées dans des services centralisés, leur utilisation et leur transmission sont difficiles à enregistrer et à retracer entièrement, ce qui pose un défi à la confiance et à la fiabilité.
Arweave résout ces problèmes grâce à son réseau de stockage décentralisé. Le réseau de stockage d’Arweave utilise un mécanisme de stockage appelé « rotation de blocs », où les données stockées sont conservées en permanence sur le réseau sans être supprimées. Cela signifie qu’une fois que les données et les modèles d’IA sont stockés dans Arweave, ils ne seront jamais perdus ou altérés, ce qui améliore considérablement la sécurité et la fiabilité des données. De plus, le réseau de stockage d’Arweave est décentralisé et il n’y a aucun risque de point de défaillance unique centralisé, ce qui peut offrir une sécurité et une stabilité accrues.
En plus d’améliorer la sécurité et la fiabilité des données, le stockage des données et des modèles d’IA sur Arweave rend l’IA on-chain plus transparente et plus fiable. Les données et les modèles stockés via Arweave peuvent être consultés et examinés par les différents acteurs de la chaîne, ce qui permet la traçabilité et la transparence des données. Cette transparence augmente la crédibilité de l’IA on-chain et réduit la probabilité de tricherie et de fraude potentielles. Dans le même temps, en examinant ouvertement les données et les modèles, il peut également promouvoir le progrès et la coopération dans le domaine de l’IA, et promouvoir le développement de la technologie de l’IA.
Dans l’ensemble, le réseau de stockage de données décentralisé d’Arweave assure un stockage permanent des données et améliore la sécurité et la traçabilité des données. En stockant les données et les modèles d’IA dans Arweave, l’IA on-chain peut gagner une plus grande confiance, ce qui permet d’obtenir une plus grande transparence et une plus grande fiabilité. L’application d’Arweave fournit une nouvelle solution pour le développement de l’IA on-chain qui peut apporter une plus grande valeur au futur monde intelligent.
Conclusion
La technologie ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) est une technologie de pointe qui en est encore aux premiers stades de développement. Bien qu’il ait un grand potentiel, il est également confronté à des boosters et à des goulots d’étranglement qui doivent être résolus par les chercheurs et les développeurs.
Tout d’abord, l’un des principaux défis de la technologie ZKML est de savoir comment assurer la confidentialité et la sécurité des données. Dans les modèles d’apprentissage automatique traditionnels, les données doivent souvent être stockées et traitées de manière centralisée, ce qui peut les rendre vulnérables aux attaques et aux abus. La technologie ZKML utilise des preuves à divulgation nulle de connaissance et des algorithmes de chiffrement pour protéger la confidentialité des données, ce qui permet le partage de données entre les utilisateurs et les modèles d’apprentissage automatique sans exposer les détails des données. Cependant, la technologie ZKML actuelle doit encore être développée pour améliorer les performances en matière de confidentialité et de protection des données.
Deuxièmement, la technologie ZKML est également confrontée à certains défis en termes d’efficacité de calcul. Étant donné que ZKML nécessite des calculs de preuve et des opérations cryptographiques complexes à divulgation nulle de connaissance, il entraîne une augmentation des coûts de calcul. Afin d’améliorer l’efficacité de calcul de ZKML, les chercheurs et les développeurs explorent constamment de nouveaux algorithmes et technologies pour réduire la complexité de calcul et augmenter la vitesse de traitement.
En outre, l’évolutivité de la technologie zkML est également un problème urgent. Dans la technologie actuelle, ZKML nécessite souvent de grandes quantités de ressources informatiques et d’espace de stockage pour prendre en charge des tâches informatiques complexes. Cela limite l’utilisation de ZKML dans les applications à grande échelle, car de nombreux appareils peuvent ne pas répondre à ces exigences. Par conséquent, les chercheurs et les développeurs s’efforcent de développer une technologie ZKML plus efficace et évolutive pour répondre aux besoins de différents scénarios d’application.
Bien que la technologie ZKML soit encore confrontée à certains défis, ses perspectives d’application sont encore larges. En particulier dans l’espace blockchain, la technologie ZKML peut offrir aux utilisateurs un plus grand degré de confidentialité et de sécurité des données. Dans le même temps, la combinaison de la technologie ZKML et de la blockchain permet de réaliser un apprentissage automatique décentralisé et des modèles partagés, créant ainsi un écosystème d’apprentissage automatique plus ouvert et transparent.
Outre le développement de la technologie ZKML, Arweave, en tant que réseau de stockage décentralisé, tente également de répondre aux besoins du marché. Arweave offre aux utilisateurs de puissantes capacités de gestion et de protection des données en fournissant un stockage fiable à long terme et une préservation permanente des données. En stockant les données et les modèles d’IA sur la blockchain, Arweave assure la sécurité et l’accessibilité des données, en évitant qu’elles ne soient falsifiées ou perdues. Cela permet aux utilisateurs de gérer et de partager facilement les données, tout en ouvrant des possibilités potentielles pour davantage de cas d’utilisation.
Dans l’ensemble, la technologie ZKML n’en est encore qu’aux premiers stades de développement et fait face à certains défis, mais son potentiel d’application est énorme. Grâce à une recherche et une innovation continues, on peut s’attendre à ce que la technologie ZKML apporte de l’innovation et des percées dans divers domaines, et se combine avec des réseaux de stockage décentralisés tels qu’Arweave pour construire un système de gestion et de protection des données plus sûr et plus efficace.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
Comment créer une IA on-chain fiable : la vision applicative d’Arweave
! [Comment créer une IA on-chain fiable : la vision applicative d’Arweave] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-08dfca8f9e-dd1a6f-69ad2a)
Écrit par Spike @ Contributeur de PermaDAO
审阅 : Citron @ Contributeur de PermaDAO
Préface
L’IA, le ZK et l’Arweave sont des concepts technologiques en vogue qui jouent un rôle important dans l’écosystème de l’IA. Tout d’abord, l’IA (intelligence artificielle) fait référence à la technologie qui simule et imite le comportement intelligent et la capacité de prise de décision des humains par le biais d’ordinateurs. ZK (Zero-Knowledge Proof) est une technique cryptographique utilisée pour prouver qu’une affirmation est vraie sans révéler d’informations supplémentaires. Arweave est un réseau de stockage décentralisé et persistant qui fournit un stockage fiable et à long terme des données.
L’IA a évolué rapidement au cours des dernières années, déclenchant une explosion dans le domaine de l’apprentissage automatique. Nous pouvons retracer trois changements majeurs dans le parcours de l’apprentissage automatique : l’amélioration des algorithmes, l’augmentation des données et l’augmentation de la puissance de calcul. Cependant, l’IA est toujours confrontée à certains problèmes, tels que l’opacité des modèles de boîte noire et le biais des jeux de données.
La technologie ZK joue un rôle complémentaire naturel dans l’apprentissage automatique. Dans l’apprentissage automatique traditionnel, les modèles ont souvent besoin d’accéder à de grandes quantités de données sensibles, ce qui fait de la confidentialité des données une préoccupation importante. Grâce à la technologie ZK, la vérification et le calcul peuvent être effectués sans révéler de données sensibles, ce qui améliore la confidentialité et la sécurité des données.
Dans le même temps, la question de la confiance a eu un impact significatif sur le domaine de l’IA. Premièrement, les résultats produits par l’IA ont tendance à présenter un certain degré d’incertitude, ce qui peut être inacceptable dans certains scénarios décisionnels clés. Deuxièmement, une grande partie des données se trouvent dans un stockage centralisé, ce qui les rend vulnérables à la falsification et à l’utilisation abusive.
Pour résoudre ces problèmes, l’idée de combiner le ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) avec la blockchain a été proposée. Cependant, l’intégration des modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne présente certains dilemmes, tels que l’augmentation des coûts de calcul et de stockage, ainsi que les problèmes de confidentialité et de sécurité des données sur la chaîne.
ZKML peut rendre les blockchains entièrement autonomes et décentralisées. En tirant parti de la technologie ZK, les modèles publiés sur la blockchain peuvent être validés sans exposer de données spécifiques et de détails de modèle. Cela rend la blockchain intelligente et peut être utilisée pour mettre en œuvre divers scénarios, tels que la finance et les soins de santé.
Cependant, pour que l’IA on-chain gagne une plus grande confiance, il est essentiel de résoudre le problème du stockage des données et des modèles. C’est là qu’intervient Arweave, qui fournit un réseau de stockage de données décentralisé et garantit un stockage permanent des données. Le stockage des données et des modèles d’IA dans Arweave améliore non seulement la sécurité et la traçabilité des données, mais rend également l’IA on-chain plus transparente et plus fiable.
À l’heure actuelle, la technologie ZKML n’en est encore qu’aux premiers stades de son développement, confrontée à des obstacles et à des goulots d’étranglement. Les chercheurs et les développeurs explorent comment résoudre les défis techniques et rechercher de meilleures solutions pour mettre en œuvre les applications ZKML dans la blockchain.
Enfin, Arweave sert de réseau de stockage décentralisé dédié à la découverte et à la satisfaction des besoins du marché. Il offre aux utilisateurs de puissantes capacités de gestion et de protection des données en fournissant un stockage fiable à long terme et une préservation permanente des données.
En résumé, AI, ZK et Arweave jouent un rôle important dans l’écosystème de l’IA. Une on-chain intelligente et décentralisée peut être réalisée en combinant la technologie ZK et blockchain, et Arweave fournit une solution de stockage de données fiable et permanente. Avec le développement et l’amélioration continus de la technologie, nous pensons que ces technologies apporteront de nouvelles opportunités et de nouveaux défis dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Trois avancées dans le développement de l’IA et l’opacité des modèles
La technologie de l’IA a parcouru un long chemin au cours des dernières années, les améliorations des algorithmes, des données et de la puissance de calcul étant les trois facteurs clés de ses progrès. Cependant, dans le même temps, en raison de la complexité des modèles d’apprentissage profond, l’opacité des modèles est progressivement devenue une critique importante dans le développement de la technologie de l’IA.
Tout d’abord, l’amélioration de l’algorithme
L’amélioration des algorithmes est l’un des facteurs importants du développement de la technologie de l’IA, qui a fait de grandes percées dans de nombreux domaines. Par exemple, les algorithmes traditionnels dans le domaine de la classification d’images ne peuvent extraire que des caractéristiques simples, tandis que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) d’apprentissage profond apprennent des caractéristiques d’images plus complexes grâce à des structures de réseau à plusieurs niveaux, obtenant ainsi des résultats de classification plus précis. En outre, l’introduction des réseaux antagonistes génératifs (GAN) a révolutionné des domaines tels que la génération et le traitement d’images.
Deuxièmement, l’augmentation des données
Avec le développement rapide d’Internet, les données massives continuent d’émerger, apportant un grand soutien au développement de la technologie de l’IA. L’augmentation des données permet aux modèles d’IA de mieux apprendre et comprendre une variété de problèmes. Par exemple, les modèles d’apprentissage profond dans le domaine du traitement du langage naturel peuvent obtenir une compréhension sémantique plus riche et plus précise grâce à l’entraînement de corpus à grande échelle. Le modèle BERT de Google améliore encore les performances du traitement du langage naturel en pré-entraînant des données textuelles à grande échelle.
Troisièmement, l’amélioration de la puissance de calcul
L’augmentation de la puissance de calcul est un autre moteur important pour le développement de la technologie de l’IA. Ces dernières années, le développement rapide des unités de traitement graphique (GPU) a fourni un soutien solide pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’apprentissage profond. Par exemple, ChatGPT bat de nombreux modèles traditionnels en LLM (Large Model Domain) grâce à une puissance de calcul puissante qui permet aux modèles d’IA de s’attaquer facilement à des problèmes complexes de prise de décision et de raisonnement.
Alors que l’IA a fait d’énormes progrès dans les algorithmes, les données et la puissance de calcul, le problème de l’opacité des modèles qui en découle a également attiré l’attention. Le grand nombre de paramètres et de couches des modèles de deep learning rend difficile la compréhension du processus de prise de décision au sein du modèle. Par exemple, pour un modèle de classification d’images, il est difficile d’expliquer pourquoi une image d’entrée particulière est classée dans une certaine catégorie. Cela pose des défis à l’interprétabilité et à la crédibilité du modèle.
Afin de résoudre le problème de l’opacité des modèles, les chercheurs ont proposé une série de méthodes, telles que des techniques de visualisation, la compression de modèles et des algorithmes explicatifs. Les techniques de visualisation peuvent aider les utilisateurs à comprendre les faiblesses et les points faibles du modèle en générant des échantillons antagonistes par le biais de réseaux antagonistes génératifs (GAN). La compression du modèle améliore l’interprétabilité et l’efficacité du modèle en réduisant les paramètres du modèle et la complexité de calcul. De plus, les algorithmes explicatifs peuvent aider les gens à comprendre la logique décisionnelle du modèle en générant des arbres de décision ou des règles.
ZKML et blockchain : résoudre le dilemme des modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne
Avec l’essor de la technologie blockchain, la mise en place de modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne est devenue un schéma très surveillé. Cependant, il existe certains dilemmes, tels que l’augmentation des coûts de calcul et de stockage, ainsi que des problèmes de confidentialité et de sécurité avec les données on-chain. Pour résoudre ces problèmes, l’industrie a eu l’idée de combiner l’apprentissage automatique (ZKML) sous des preuves à divulgation nulle de connaissance avec la blockchain. Cet article explorera la convergence de ZKML et de la blockchain et analysera ses solutions potentielles pour que les modèles d’apprentissage automatique soient on-chain.
Dans le monde d’aujourd’hui, axé sur les données, les modèles d’apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés. Cependant, face aux problèmes de déploiement et de partage des modèles, la protection de la propriété intellectuelle des propriétaires de modèles et de la vie privée des utilisateurs devient un défi. Afin de résoudre ces problèmes, certains chercheurs ont proposé l’idée de mettre des modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne pour tirer parti des caractéristiques décentralisées, transparentes et sécurisées de la blockchain. Cependant, cette approche se heurte également à certains dilemmes.
Premier dilemme : Augmentation des coûts de calcul et de stockage
La mise en place de modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne nécessite beaucoup de ressources de calcul et de stockage, ce qui peut entraîner un ralentissement des transactions sur la chaîne et une augmentation des coûts. Les algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels sont déjà coûteux à calculer et à stocker, et les mettre sur la chaîne pourrait exacerber le problème.
Pour résoudre ce dilemme, ZKML peut être appliqué au processus on-chain des modèles d’apprentissage automatique. ZKML permet de retirer le processus de validation des données et de la validation du modèle de la blockchain, réduisant ainsi le coût de calcul et de stockage en générant des preuves à divulgation nulle de connaissance qui prouvent l’exactitude des données et des modèles. De cette façon, la sécurité du modèle peut être assurée tout en réduisant les coûts de calcul et de stockage du processus on-chain.
Dilemme 2 : Problèmes de confidentialité et de sécurité des données on-chain
L’intégration des modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne implique le partage des modèles et des données de manière ouverte et transparente. Cependant, dans de nombreux cas, le propriétaire du modèle et le propriétaire des données peuvent ne pas vouloir le rendre entièrement public afin de protéger leur vie privée.
Afin de résoudre ce dilemme, des technologies basées sur la confidentialité peuvent être adoptées pour protéger la confidentialité des données on-chain, telles que le chiffrement homomorphe et l’informatique multipartite. Ces méthodes permettent de protéger les données sur la chaîne tout en maintenant la vérifiabilité du modèle. En outre, ZKML peut également fournir une vérification des données et des modèles pour garantir leur exactitude sans exposer de valeurs et de détails spécifiques sensibles.
La combinaison de ZKML et de la blockchain peut surmonter les dilemmes de calcul et de stockage auxquels sont confrontés les modèles d’apprentissage automatique sur la chaîne, tout en protégeant la confidentialité des données sur la chaîne. Grâce au processus de preuve fourni par zkML, la vérification des données et des modèles peut être réalisée, et le coût de l’on-chain peut être réduit dans le cadre de la protection de la vie privée.
En outre, ZKML peut également être appliqué à la protection de la vie privée des collectes de données. Dans le processus de partage de données on-chain, les participants peuvent utiliser ZKML pour générer des preuves à divulgation nulle de connaissance qui prouvent que leurs données répondent à des conditions spécifiques sans exposer les détails des données réelles. De cette façon, la vie privée des participants peut être protégée tout en facilitant le partage et la collaboration des données on-chain.
Construire une IA on-chain de confiance : applications d’Arweave
L’application de l’IA sur la chaîne est confrontée à un problème important, à savoir comment assurer la sécurité et la fiabilité des données et des modèles. Pour résoudre ce problème, Arweave a une valeur d’application potentielle très élevée.
Dans le monde traditionnel de l’IA, les données et les modèles sont souvent stockés dans des bases de données centralisées ou des services cloud. Cette approche centralisée du stockage pose certains problèmes. Tout d’abord, la sécurité des données est difficile à garantir. Le stockage centralisé signifie qu’il existe un risque de point de défaillance unique, ce qui peut entraîner de graves conséquences en cas de fuite de données ou d’attaque malveillante. Deuxièmement, la traçabilité des données est insuffisante. Étant donné que les données sont stockées dans des services centralisés, leur utilisation et leur transmission sont difficiles à enregistrer et à retracer entièrement, ce qui pose un défi à la confiance et à la fiabilité.
Arweave résout ces problèmes grâce à son réseau de stockage décentralisé. Le réseau de stockage d’Arweave utilise un mécanisme de stockage appelé « rotation de blocs », où les données stockées sont conservées en permanence sur le réseau sans être supprimées. Cela signifie qu’une fois que les données et les modèles d’IA sont stockés dans Arweave, ils ne seront jamais perdus ou altérés, ce qui améliore considérablement la sécurité et la fiabilité des données. De plus, le réseau de stockage d’Arweave est décentralisé et il n’y a aucun risque de point de défaillance unique centralisé, ce qui peut offrir une sécurité et une stabilité accrues.
En plus d’améliorer la sécurité et la fiabilité des données, le stockage des données et des modèles d’IA sur Arweave rend l’IA on-chain plus transparente et plus fiable. Les données et les modèles stockés via Arweave peuvent être consultés et examinés par les différents acteurs de la chaîne, ce qui permet la traçabilité et la transparence des données. Cette transparence augmente la crédibilité de l’IA on-chain et réduit la probabilité de tricherie et de fraude potentielles. Dans le même temps, en examinant ouvertement les données et les modèles, il peut également promouvoir le progrès et la coopération dans le domaine de l’IA, et promouvoir le développement de la technologie de l’IA.
Dans l’ensemble, le réseau de stockage de données décentralisé d’Arweave assure un stockage permanent des données et améliore la sécurité et la traçabilité des données. En stockant les données et les modèles d’IA dans Arweave, l’IA on-chain peut gagner une plus grande confiance, ce qui permet d’obtenir une plus grande transparence et une plus grande fiabilité. L’application d’Arweave fournit une nouvelle solution pour le développement de l’IA on-chain qui peut apporter une plus grande valeur au futur monde intelligent.
Conclusion
La technologie ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) est une technologie de pointe qui en est encore aux premiers stades de développement. Bien qu’il ait un grand potentiel, il est également confronté à des boosters et à des goulots d’étranglement qui doivent être résolus par les chercheurs et les développeurs.
Tout d’abord, l’un des principaux défis de la technologie ZKML est de savoir comment assurer la confidentialité et la sécurité des données. Dans les modèles d’apprentissage automatique traditionnels, les données doivent souvent être stockées et traitées de manière centralisée, ce qui peut les rendre vulnérables aux attaques et aux abus. La technologie ZKML utilise des preuves à divulgation nulle de connaissance et des algorithmes de chiffrement pour protéger la confidentialité des données, ce qui permet le partage de données entre les utilisateurs et les modèles d’apprentissage automatique sans exposer les détails des données. Cependant, la technologie ZKML actuelle doit encore être développée pour améliorer les performances en matière de confidentialité et de protection des données.
Deuxièmement, la technologie ZKML est également confrontée à certains défis en termes d’efficacité de calcul. Étant donné que ZKML nécessite des calculs de preuve et des opérations cryptographiques complexes à divulgation nulle de connaissance, il entraîne une augmentation des coûts de calcul. Afin d’améliorer l’efficacité de calcul de ZKML, les chercheurs et les développeurs explorent constamment de nouveaux algorithmes et technologies pour réduire la complexité de calcul et augmenter la vitesse de traitement.
En outre, l’évolutivité de la technologie zkML est également un problème urgent. Dans la technologie actuelle, ZKML nécessite souvent de grandes quantités de ressources informatiques et d’espace de stockage pour prendre en charge des tâches informatiques complexes. Cela limite l’utilisation de ZKML dans les applications à grande échelle, car de nombreux appareils peuvent ne pas répondre à ces exigences. Par conséquent, les chercheurs et les développeurs s’efforcent de développer une technologie ZKML plus efficace et évolutive pour répondre aux besoins de différents scénarios d’application.
Bien que la technologie ZKML soit encore confrontée à certains défis, ses perspectives d’application sont encore larges. En particulier dans l’espace blockchain, la technologie ZKML peut offrir aux utilisateurs un plus grand degré de confidentialité et de sécurité des données. Dans le même temps, la combinaison de la technologie ZKML et de la blockchain permet de réaliser un apprentissage automatique décentralisé et des modèles partagés, créant ainsi un écosystème d’apprentissage automatique plus ouvert et transparent.
Outre le développement de la technologie ZKML, Arweave, en tant que réseau de stockage décentralisé, tente également de répondre aux besoins du marché. Arweave offre aux utilisateurs de puissantes capacités de gestion et de protection des données en fournissant un stockage fiable à long terme et une préservation permanente des données. En stockant les données et les modèles d’IA sur la blockchain, Arweave assure la sécurité et l’accessibilité des données, en évitant qu’elles ne soient falsifiées ou perdues. Cela permet aux utilisateurs de gérer et de partager facilement les données, tout en ouvrant des possibilités potentielles pour davantage de cas d’utilisation.
Dans l’ensemble, la technologie ZKML n’en est encore qu’aux premiers stades de développement et fait face à certains défis, mais son potentiel d’application est énorme. Grâce à une recherche et une innovation continues, on peut s’attendre à ce que la technologie ZKML apporte de l’innovation et des percées dans divers domaines, et se combine avec des réseaux de stockage décentralisés tels qu’Arweave pour construire un système de gestion et de protection des données plus sûr et plus efficace.