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Escrito por Spike @ Colaborador do PermaDAO
审阅: Limão @ Colaborador do PermaDAO
Prefácio
AI, ZK e Arweave são conceitos de tecnologia quentes que desempenham um papel importante no ecossistema de IA. Em primeiro lugar, IA (inteligência artificial) refere-se à tecnologia que simula e imita o comportamento inteligente e a capacidade de tomada de decisão dos seres humanos através de computadores. ZK (Zero-Knowledge Proof) é uma técnica criptográfica usada para provar que uma afirmação é verdadeira sem revelar qualquer informação adicional. O Arweave é uma rede de armazenamento descentralizada e persistente que fornece armazenamento confiável e de longo prazo de dados.
A IA evoluiu rapidamente nos últimos anos, provocando uma explosão em todo o campo do aprendizado de máquina. Podemos rastrear três grandes mudanças na jornada de aprendizado de máquina: melhorias nos algoritmos, aumento de dados e aumento do poder de computação. No entanto, a IA ainda enfrenta alguns problemas, como a opacidade dos modelos de caixa preta e o viés dos conjuntos de dados.
A tecnologia ZK tem um papel complementar natural no aprendizado de máquina. No aprendizado de máquina tradicional, os modelos muitas vezes precisam acessar grandes quantidades de dados confidenciais, tornando a privacidade dos dados uma preocupação importante. Com a tecnologia ZK, a verificação e a computação podem ser realizadas sem revelar dados sensíveis, melhorando a privacidade e a segurança dos dados.
Ao mesmo tempo, a questão da confiança teve um impacto significativo no domínio da IA. Em primeiro lugar, os resultados produzidos pela IA tendem a ter um certo grau de incerteza, o que pode ser inaceitável em alguns cenários chave de tomada de decisão. Em segundo lugar, grande parte dos dados existe em armazenamento centralizado, o que torna os dados vulneráveis a adulteração e uso indevido.
Para resolver esses problemas, foi proposta a ideia de combinar ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) com blockchain. No entanto, existem alguns dilemas em trazer modelos de aprendizado de máquina on-chain, como o aumento dos custos de computação e armazenamento, bem como questões de privacidade e segurança para dados on-chain.
ZKML pode tornar blockchains totalmente autônomos e descentralizados. Ao aproveitar a tecnologia ZK, os modelos publicados no blockchain podem ser validados sem expor dados específicos e detalhes do modelo. Isso torna o blockchain inteligente e pode ser usado para implementar vários cenários, como finanças e saúde.
No entanto, para que a IA on-chain ganhe maior confiança, resolver o problema do armazenamento de dados e modelos é fundamental. É aqui que entra a Arweave, que fornece uma rede descentralizada de armazenamento de dados e garante o armazenamento permanente de dados. O armazenamento de dados e modelos de IA no Arweave não só aumenta a segurança e a rastreabilidade dos dados, mas também torna a IA on-chain mais transparente e confiável.
Atualmente, a tecnologia ZKML ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento, enfrentando alguns impulsionadores e gargalos. Pesquisadores e desenvolvedores estão explorando como resolver desafios técnicos e buscar melhores soluções para implementar aplicações ZKML em blockchain.
Finalmente, Arweave serve como uma rede de armazenamento descentralizada dedicada a descobrir e satisfazer as necessidades do mercado. Ele fornece aos usuários recursos poderosos de gerenciamento e proteção de dados, fornecendo armazenamento confiável de longo prazo e preservação permanente de dados.
Em resumo, IA, ZK e Arweave desempenham um papel importante no ecossistema de IA. On-chain inteligente e descentralizado pode ser alcançado combinando ZK e tecnologia blockchain, e Arweave fornece uma solução de armazenamento de dados confiável e permanente. Com o contínuo desenvolvimento e melhoria da tecnologia, acreditamos que estas tecnologias trarão novas oportunidades e desafios para o campo da inteligência artificial.
Três Avanços no Desenvolvimento de IA e Opacidade de Modelos
A tecnologia de IA percorreu um longo caminho nos últimos anos, com melhorias nos algoritmos, dados e poder de computação sendo os três fatores-chave que impulsionam seu progresso. No entanto, ao mesmo tempo, devido à complexidade dos modelos de aprendizagem profunda, a opacidade dos modelos tornou-se gradualmente uma crítica importante no desenvolvimento da tecnologia de IA.
Primeiro, a melhoria do algoritmo
A melhoria dos algoritmos é um dos fatores importantes que impulsionam o desenvolvimento da tecnologia de IA, que fez grandes avanços em muitos campos. Por exemplo, os algoritmos tradicionais no campo da classificação de imagens só podem extrair características simples, enquanto as redes neurais convolucionais de aprendizagem profunda (CNNs) aprendem características de imagem mais complexas através de estruturas de rede de vários níveis, alcançando assim resultados de classificação mais precisos. Além disso, a introdução de redes generativas adversariais (GANs) revolucionou áreas como geração e processamento de imagens.
Em segundo lugar, o aumento dos dados
Com o rápido desenvolvimento da Internet, dados massivos continuam a surgir, fornecendo grande apoio para o desenvolvimento da tecnologia de IA. O aumento de dados permite que os modelos de IA aprendam e entendam melhor uma variedade de problemas. Por exemplo, os modelos de aprendizagem profunda no campo do processamento de linguagem natural podem obter uma compreensão semântica mais rica e precisa através de treinamento de corpus em larga escala. O modelo BERT da Google melhora ainda mais o desempenho do processamento de linguagem natural através da pré-formação de dados de texto em grande escala.
Em terceiro lugar, a melhoria do poder de computação
O aumento do poder de computação é outro motor importante para o desenvolvimento da tecnologia de IA. Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento de unidades de processamento gráfico (GPUs) forneceu um forte suporte para o treinamento e inferência de modelos de aprendizagem profunda. Por exemplo, o ChatGPT supera muitos modelos tradicionais em LLM (Large Model Domain) graças ao poderoso poder de computação que permite que os modelos de IA enfrentem facilmente problemas complexos de tomada de decisão e raciocínio.
Embora a IA tenha feito enormes avanços em algoritmos, dados e poder de computação, o problema subsequente da opacidade do modelo também atraiu atenção generalizada. O grande número de parâmetros e camadas de modelos de aprendizagem profunda dificulta a compreensão do processo de tomada de decisão dentro do modelo. Por exemplo, para um modelo de classificação de imagem, é difícil explicar por que uma determinada imagem de entrada é classificada em uma determinada categoria. Esta situação coloca desafios à interpretabilidade e credibilidade do modelo.
Para resolver o problema da opacidade do modelo, os pesquisadores propuseram uma série de métodos, como técnicas de visualização, compressão de modelos e algoritmos explicativos. As técnicas de visualização podem ajudar as pessoas a entender as fraquezas e áreas de fraqueza do modelo, gerando amostras adversárias através de redes adversárias generativas (GANs). A compressão do modelo melhora a interpretabilidade e a eficiência do modelo, reduzindo os parâmetros do modelo e a complexidade computacional. Além disso, algoritmos explicativos podem ajudar as pessoas a entender a lógica de tomada de decisão do modelo, gerando árvores de decisão ou regras.
ZKML e Blockchain: Resolvendo o Dilema dos Modelos de Machine Learning na Cadeia
Com a ascensão da tecnologia blockchain, colocar modelos de aprendizado de máquina na cadeia se tornou um esquema muito observado. No entanto, existem alguns dilemas, como o aumento dos custos de computação e armazenamento, bem como problemas de privacidade e segurança com dados on-chain. Para resolver esses problemas, a indústria teve a ideia de combinar aprendizado de máquina (ZKML) sob provas de conhecimento zero com blockchain. Este artigo explorará a convergência de ZKML e blockchain e analisará suas potenciais soluções para modelos de aprendizado de máquina serem on-chain.
No mundo atual orientado por dados, os modelos de aprendizado de máquina estão se tornando mais amplamente utilizados. No entanto, face aos problemas de implantação e partilha de modelos, proteger a propriedade intelectual dos proprietários dos modelos e a privacidade dos utilizadores torna-se um desafio. Para resolver esses problemas, alguns estudiosos propuseram a ideia de colocar modelos de aprendizado de máquina na cadeia para aproveitar as características descentralizadas, transparentes e seguras do blockchain. No entanto, esta abordagem também enfrenta alguns dilemas.
Dilema um: aumento dos custos de computação e armazenamento
Colocar modelos de aprendizado de máquina na cadeia requer muitos recursos de computação e armazenamento, o que pode levar a transações on-chain mais lentas e aumento de custos. Os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina já são caros para calcular e armazenar, e colocá-los na cadeia pode exacerbar o problema.
Para resolver esse dilema, o ZKML pode ser aplicado ao processo on-chain de modelos de aprendizado de máquina. O ZKML permite que o processo de validação de dados e validação de modelos seja retirado do blockchain, reduzindo o custo de computação e armazenamento ao gerar provas de conhecimento zero que comprovam a correção de dados e modelos. Desta forma, a segurança do modelo pode ser garantida enquanto reduz os custos de cálculo e armazenamento do processo on-chain.
Dilema 2: Questões de privacidade e segurança dos dados on-chain
Colocar modelos de aprendizagem automática em cadeia significa partilhar modelos e dados de uma forma aberta e transparente. No entanto, em muitos casos, o proprietário do modelo e o proprietário dos dados podem não querer torná-lo totalmente público, a fim de proteger a sua privacidade.
Para resolver esse dilema, tecnologias baseadas em privacidade podem ser adotadas para proteger a privacidade de dados on-chain, como criptografia homomórfica e computação multipartidária. Esses métodos permitem que os dados sejam protegidos on-chain, mantendo a verificabilidade do modelo. Além disso, o ZKML pode ainda fornecer verificação de dados e modelos para garantir sua correção sem expor valores e detalhes específicos sensíveis.
Combinar ZKML com blockchain pode superar os dilemas de computação e armazenamento enfrentados por modelos de aprendizado de máquina na cadeia, enquanto protege a privacidade dos dados on-chain. Através do processo de prova fornecido pelo zkML, a verificação de dados e modelos pode ser realizada, e o custo on-chain pode ser reduzido sob a premissa de proteger a privacidade.
Além disso, o ZKML também pode ser aplicado à proteção da privacidade das coletas de dados. No processo de compartilhamento de dados on-chain, os participantes podem usar o ZKML para gerar provas de conhecimento zero que provam que seus dados atendem a condições específicas sem expor os detalhes reais dos dados. Desta forma, a privacidade dos participantes pode ser protegida e, ao mesmo tempo, facilitar a partilha e a colaboração de dados em cadeia.
Construindo IA On-Chain Confiável: Aplicações do Arweave
A aplicação da IA na cadeia enfrenta um problema importante, ou seja, como garantir a segurança e a confiabilidade dos dados e modelos. Para resolver este problema, Arweave tem um valor de aplicação potencial muito alto.
No mundo tradicional da IA, os dados e modelos são frequentemente armazenados em bancos de dados centralizados ou serviços em nuvem. Há alguns problemas com essa abordagem centralizada de armazenamento. Em primeiro lugar, a segurança dos dados é difícil de garantir. O armazenamento centralizado significa que há um risco de um único ponto de falha, o que pode levar a sérias consequências se os dados forem vazados ou atacados maliciosamente. Em segundo lugar, a rastreabilidade dos dados é inadequada. Uma vez que os dados são armazenados em serviços centralizados, a sua utilização e transmissão são difíceis de registar e rastrear totalmente, o que representa um desafio para a confiança e a fiabilidade.
A Arweave resolve esses problemas com sua rede de armazenamento descentralizada. A rede de armazenamento da Arweave usa um mecanismo de armazenamento chamado "block spinning", onde os dados armazenados são mantidos permanentemente na rede sem serem excluídos. Isso significa que, uma vez que os dados e modelos de IA são armazenados no Arweave, eles nunca serão perdidos ou adulterados, aumentando consideravelmente a segurança e a confiabilidade dos dados. Além disso, a rede de armazenamento da Arweave é descentralizada e não há risco de falha centralizada, o que pode fornecer maior segurança e estabilidade.
Além de melhorar a segurança e a confiabilidade dos dados, o armazenamento de dados e modelos de IA na Arweave torna a IA on-chain mais transparente e confiável. Os dados e modelos armazenados através da Arweave podem ser acessados e revisados por vários participantes da cadeia, permitindo a rastreabilidade e transparência dos dados. Esta transparência aumenta a credibilidade da IA on-chain e reduz a probabilidade de potenciais fraudes e fraudes. Ao mesmo tempo, ao rever abertamente os dados e os modelos, pode também promover o progresso e a cooperação no domínio da IA e promover o desenvolvimento da tecnologia da IA.
No geral, a rede descentralizada de armazenamento de dados da Arweave fornece armazenamento permanente de dados e melhora a segurança e rastreabilidade dos dados. Ao armazenar dados e modelos de IA no Arweave, a IA on-chain pode ganhar maior confiança, alcançando maior transparência e confiabilidade. A aplicação da Arweave fornece uma nova solução para o desenvolvimento de IA on-chain que pode trazer maior valor para o futuro mundo inteligente.
Conclusão
A tecnologia ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) é uma tecnologia de ponta que ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento. Embora tenha um grande potencial, também enfrenta alguns impulsionadores e gargalos que precisam ser resolvidos por pesquisadores e desenvolvedores.
Em primeiro lugar, um dos principais desafios da tecnologia ZKML é como garantir a privacidade e a segurança dos dados. Nos modelos tradicionais de aprendizado de máquina, os dados muitas vezes precisam ser armazenados e processados centralmente, o que pode deixá-los vulneráveis a ataques e uso indevido. A tecnologia ZKML usa provas de conhecimento zero e algoritmos de criptografia para proteger a privacidade dos dados, permitindo o compartilhamento de dados entre usuários e modelos de aprendizado de máquina sem expor os detalhes dos dados. No entanto, a atual tecnologia ZKML ainda precisa ser desenvolvida para melhorar o desempenho de privacidade e proteção de dados.
Em segundo lugar, a tecnologia ZKML também enfrenta alguns desafios em termos de eficiência computacional. Como o ZKML requer cálculos complexos de prova de conhecimento zero e operações criptográficas, isso leva a um aumento nos custos computacionais. A fim de melhorar a eficiência computacional do ZKML, pesquisadores e desenvolvedores estão constantemente explorando novos algoritmos e tecnologias para reduzir a complexidade computacional e aumentar a velocidade de processamento.
Além disso, a escalabilidade da tecnologia zkML também é um problema urgente. Na tecnologia atual, ZKML muitas vezes requer grandes quantidades de recursos de computação e espaço de armazenamento para suportar tarefas de computação complexas. Isso limita o uso do ZKML em aplicações de grande escala, já que muitos dispositivos podem não atender a esses requisitos. Portanto, pesquisadores e desenvolvedores estão trabalhando para desenvolver uma tecnologia ZKML mais eficiente e escalável para atender às necessidades de diferentes cenários de aplicação.
Embora a tecnologia ZKML ainda enfrente alguns desafios, suas perspetivas de aplicação ainda são amplas. Especialmente no espaço blockchain, a tecnologia ZKML pode fornecer aos usuários um maior grau de privacidade e segurança de dados. Ao mesmo tempo, a combinação de ZKML e tecnologia blockchain pode realizar aprendizado de máquina descentralizado e modelos compartilhados, construindo assim um ecossistema de aprendizado de máquina mais aberto e transparente.
Além do desenvolvimento da tecnologia ZKML, a Arweave, como uma rede de armazenamento descentralizada, também está tentando atender às necessidades do mercado. A Arweave fornece aos usuários recursos poderosos de gerenciamento e proteção de dados, fornecendo armazenamento confiável de longo prazo e preservação permanente de dados. Ao armazenar dados e modelos de IA no blockchain, o Arweave garante a segurança e acessibilidade dos dados, evitando que sejam adulterados ou perdidos. Isso torna mais fácil para os usuários gerenciar e compartilhar dados, ao mesmo tempo em que abre possibilidades potenciais para mais casos de uso.
Em suma, a tecnologia ZKML ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento e enfrenta alguns desafios, mas seu potencial de aplicação é enorme. Através de pesquisa e inovação contínuas, pode-se esperar que a tecnologia ZKML traga inovação e avanços em vários campos, e combine com redes de armazenamento descentralizadas, como a Arweave, para construir um sistema de gerenciamento e proteção de dados mais seguro e eficiente.
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Escrito por Spike @ Colaborador do PermaDAO
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Prefácio
AI, ZK e Arweave são conceitos de tecnologia quentes que desempenham um papel importante no ecossistema de IA. Em primeiro lugar, IA (inteligência artificial) refere-se à tecnologia que simula e imita o comportamento inteligente e a capacidade de tomada de decisão dos seres humanos através de computadores. ZK (Zero-Knowledge Proof) é uma técnica criptográfica usada para provar que uma afirmação é verdadeira sem revelar qualquer informação adicional. O Arweave é uma rede de armazenamento descentralizada e persistente que fornece armazenamento confiável e de longo prazo de dados.
A IA evoluiu rapidamente nos últimos anos, provocando uma explosão em todo o campo do aprendizado de máquina. Podemos rastrear três grandes mudanças na jornada de aprendizado de máquina: melhorias nos algoritmos, aumento de dados e aumento do poder de computação. No entanto, a IA ainda enfrenta alguns problemas, como a opacidade dos modelos de caixa preta e o viés dos conjuntos de dados.
A tecnologia ZK tem um papel complementar natural no aprendizado de máquina. No aprendizado de máquina tradicional, os modelos muitas vezes precisam acessar grandes quantidades de dados confidenciais, tornando a privacidade dos dados uma preocupação importante. Com a tecnologia ZK, a verificação e a computação podem ser realizadas sem revelar dados sensíveis, melhorando a privacidade e a segurança dos dados.
Ao mesmo tempo, a questão da confiança teve um impacto significativo no domínio da IA. Em primeiro lugar, os resultados produzidos pela IA tendem a ter um certo grau de incerteza, o que pode ser inaceitável em alguns cenários chave de tomada de decisão. Em segundo lugar, grande parte dos dados existe em armazenamento centralizado, o que torna os dados vulneráveis a adulteração e uso indevido.
Para resolver esses problemas, foi proposta a ideia de combinar ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) com blockchain. No entanto, existem alguns dilemas em trazer modelos de aprendizado de máquina on-chain, como o aumento dos custos de computação e armazenamento, bem como questões de privacidade e segurança para dados on-chain.
ZKML pode tornar blockchains totalmente autônomos e descentralizados. Ao aproveitar a tecnologia ZK, os modelos publicados no blockchain podem ser validados sem expor dados específicos e detalhes do modelo. Isso torna o blockchain inteligente e pode ser usado para implementar vários cenários, como finanças e saúde.
No entanto, para que a IA on-chain ganhe maior confiança, resolver o problema do armazenamento de dados e modelos é fundamental. É aqui que entra a Arweave, que fornece uma rede descentralizada de armazenamento de dados e garante o armazenamento permanente de dados. O armazenamento de dados e modelos de IA no Arweave não só aumenta a segurança e a rastreabilidade dos dados, mas também torna a IA on-chain mais transparente e confiável.
Atualmente, a tecnologia ZKML ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento, enfrentando alguns impulsionadores e gargalos. Pesquisadores e desenvolvedores estão explorando como resolver desafios técnicos e buscar melhores soluções para implementar aplicações ZKML em blockchain.
Finalmente, Arweave serve como uma rede de armazenamento descentralizada dedicada a descobrir e satisfazer as necessidades do mercado. Ele fornece aos usuários recursos poderosos de gerenciamento e proteção de dados, fornecendo armazenamento confiável de longo prazo e preservação permanente de dados.
Em resumo, IA, ZK e Arweave desempenham um papel importante no ecossistema de IA. On-chain inteligente e descentralizado pode ser alcançado combinando ZK e tecnologia blockchain, e Arweave fornece uma solução de armazenamento de dados confiável e permanente. Com o contínuo desenvolvimento e melhoria da tecnologia, acreditamos que estas tecnologias trarão novas oportunidades e desafios para o campo da inteligência artificial.
Três Avanços no Desenvolvimento de IA e Opacidade de Modelos
A tecnologia de IA percorreu um longo caminho nos últimos anos, com melhorias nos algoritmos, dados e poder de computação sendo os três fatores-chave que impulsionam seu progresso. No entanto, ao mesmo tempo, devido à complexidade dos modelos de aprendizagem profunda, a opacidade dos modelos tornou-se gradualmente uma crítica importante no desenvolvimento da tecnologia de IA.
Primeiro, a melhoria do algoritmo
A melhoria dos algoritmos é um dos fatores importantes que impulsionam o desenvolvimento da tecnologia de IA, que fez grandes avanços em muitos campos. Por exemplo, os algoritmos tradicionais no campo da classificação de imagens só podem extrair características simples, enquanto as redes neurais convolucionais de aprendizagem profunda (CNNs) aprendem características de imagem mais complexas através de estruturas de rede de vários níveis, alcançando assim resultados de classificação mais precisos. Além disso, a introdução de redes generativas adversariais (GANs) revolucionou áreas como geração e processamento de imagens.
Em segundo lugar, o aumento dos dados
Com o rápido desenvolvimento da Internet, dados massivos continuam a surgir, fornecendo grande apoio para o desenvolvimento da tecnologia de IA. O aumento de dados permite que os modelos de IA aprendam e entendam melhor uma variedade de problemas. Por exemplo, os modelos de aprendizagem profunda no campo do processamento de linguagem natural podem obter uma compreensão semântica mais rica e precisa através de treinamento de corpus em larga escala. O modelo BERT da Google melhora ainda mais o desempenho do processamento de linguagem natural através da pré-formação de dados de texto em grande escala.
Em terceiro lugar, a melhoria do poder de computação
O aumento do poder de computação é outro motor importante para o desenvolvimento da tecnologia de IA. Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento de unidades de processamento gráfico (GPUs) forneceu um forte suporte para o treinamento e inferência de modelos de aprendizagem profunda. Por exemplo, o ChatGPT supera muitos modelos tradicionais em LLM (Large Model Domain) graças ao poderoso poder de computação que permite que os modelos de IA enfrentem facilmente problemas complexos de tomada de decisão e raciocínio.
Embora a IA tenha feito enormes avanços em algoritmos, dados e poder de computação, o problema subsequente da opacidade do modelo também atraiu atenção generalizada. O grande número de parâmetros e camadas de modelos de aprendizagem profunda dificulta a compreensão do processo de tomada de decisão dentro do modelo. Por exemplo, para um modelo de classificação de imagem, é difícil explicar por que uma determinada imagem de entrada é classificada em uma determinada categoria. Esta situação coloca desafios à interpretabilidade e credibilidade do modelo.
Para resolver o problema da opacidade do modelo, os pesquisadores propuseram uma série de métodos, como técnicas de visualização, compressão de modelos e algoritmos explicativos. As técnicas de visualização podem ajudar as pessoas a entender as fraquezas e áreas de fraqueza do modelo, gerando amostras adversárias através de redes adversárias generativas (GANs). A compressão do modelo melhora a interpretabilidade e a eficiência do modelo, reduzindo os parâmetros do modelo e a complexidade computacional. Além disso, algoritmos explicativos podem ajudar as pessoas a entender a lógica de tomada de decisão do modelo, gerando árvores de decisão ou regras.
ZKML e Blockchain: Resolvendo o Dilema dos Modelos de Machine Learning na Cadeia
Com a ascensão da tecnologia blockchain, colocar modelos de aprendizado de máquina na cadeia se tornou um esquema muito observado. No entanto, existem alguns dilemas, como o aumento dos custos de computação e armazenamento, bem como problemas de privacidade e segurança com dados on-chain. Para resolver esses problemas, a indústria teve a ideia de combinar aprendizado de máquina (ZKML) sob provas de conhecimento zero com blockchain. Este artigo explorará a convergência de ZKML e blockchain e analisará suas potenciais soluções para modelos de aprendizado de máquina serem on-chain.
No mundo atual orientado por dados, os modelos de aprendizado de máquina estão se tornando mais amplamente utilizados. No entanto, face aos problemas de implantação e partilha de modelos, proteger a propriedade intelectual dos proprietários dos modelos e a privacidade dos utilizadores torna-se um desafio. Para resolver esses problemas, alguns estudiosos propuseram a ideia de colocar modelos de aprendizado de máquina na cadeia para aproveitar as características descentralizadas, transparentes e seguras do blockchain. No entanto, esta abordagem também enfrenta alguns dilemas.
Dilema um: aumento dos custos de computação e armazenamento
Colocar modelos de aprendizado de máquina na cadeia requer muitos recursos de computação e armazenamento, o que pode levar a transações on-chain mais lentas e aumento de custos. Os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina já são caros para calcular e armazenar, e colocá-los na cadeia pode exacerbar o problema.
Para resolver esse dilema, o ZKML pode ser aplicado ao processo on-chain de modelos de aprendizado de máquina. O ZKML permite que o processo de validação de dados e validação de modelos seja retirado do blockchain, reduzindo o custo de computação e armazenamento ao gerar provas de conhecimento zero que comprovam a correção de dados e modelos. Desta forma, a segurança do modelo pode ser garantida enquanto reduz os custos de cálculo e armazenamento do processo on-chain.
Dilema 2: Questões de privacidade e segurança dos dados on-chain
Colocar modelos de aprendizagem automática em cadeia significa partilhar modelos e dados de uma forma aberta e transparente. No entanto, em muitos casos, o proprietário do modelo e o proprietário dos dados podem não querer torná-lo totalmente público, a fim de proteger a sua privacidade.
Para resolver esse dilema, tecnologias baseadas em privacidade podem ser adotadas para proteger a privacidade de dados on-chain, como criptografia homomórfica e computação multipartidária. Esses métodos permitem que os dados sejam protegidos on-chain, mantendo a verificabilidade do modelo. Além disso, o ZKML pode ainda fornecer verificação de dados e modelos para garantir sua correção sem expor valores e detalhes específicos sensíveis.
Combinar ZKML com blockchain pode superar os dilemas de computação e armazenamento enfrentados por modelos de aprendizado de máquina na cadeia, enquanto protege a privacidade dos dados on-chain. Através do processo de prova fornecido pelo zkML, a verificação de dados e modelos pode ser realizada, e o custo on-chain pode ser reduzido sob a premissa de proteger a privacidade.
Além disso, o ZKML também pode ser aplicado à proteção da privacidade das coletas de dados. No processo de compartilhamento de dados on-chain, os participantes podem usar o ZKML para gerar provas de conhecimento zero que provam que seus dados atendem a condições específicas sem expor os detalhes reais dos dados. Desta forma, a privacidade dos participantes pode ser protegida e, ao mesmo tempo, facilitar a partilha e a colaboração de dados em cadeia.
Construindo IA On-Chain Confiável: Aplicações do Arweave
A aplicação da IA na cadeia enfrenta um problema importante, ou seja, como garantir a segurança e a confiabilidade dos dados e modelos. Para resolver este problema, Arweave tem um valor de aplicação potencial muito alto.
No mundo tradicional da IA, os dados e modelos são frequentemente armazenados em bancos de dados centralizados ou serviços em nuvem. Há alguns problemas com essa abordagem centralizada de armazenamento. Em primeiro lugar, a segurança dos dados é difícil de garantir. O armazenamento centralizado significa que há um risco de um único ponto de falha, o que pode levar a sérias consequências se os dados forem vazados ou atacados maliciosamente. Em segundo lugar, a rastreabilidade dos dados é inadequada. Uma vez que os dados são armazenados em serviços centralizados, a sua utilização e transmissão são difíceis de registar e rastrear totalmente, o que representa um desafio para a confiança e a fiabilidade.
A Arweave resolve esses problemas com sua rede de armazenamento descentralizada. A rede de armazenamento da Arweave usa um mecanismo de armazenamento chamado "block spinning", onde os dados armazenados são mantidos permanentemente na rede sem serem excluídos. Isso significa que, uma vez que os dados e modelos de IA são armazenados no Arweave, eles nunca serão perdidos ou adulterados, aumentando consideravelmente a segurança e a confiabilidade dos dados. Além disso, a rede de armazenamento da Arweave é descentralizada e não há risco de falha centralizada, o que pode fornecer maior segurança e estabilidade.
Além de melhorar a segurança e a confiabilidade dos dados, o armazenamento de dados e modelos de IA na Arweave torna a IA on-chain mais transparente e confiável. Os dados e modelos armazenados através da Arweave podem ser acessados e revisados por vários participantes da cadeia, permitindo a rastreabilidade e transparência dos dados. Esta transparência aumenta a credibilidade da IA on-chain e reduz a probabilidade de potenciais fraudes e fraudes. Ao mesmo tempo, ao rever abertamente os dados e os modelos, pode também promover o progresso e a cooperação no domínio da IA e promover o desenvolvimento da tecnologia da IA.
No geral, a rede descentralizada de armazenamento de dados da Arweave fornece armazenamento permanente de dados e melhora a segurança e rastreabilidade dos dados. Ao armazenar dados e modelos de IA no Arweave, a IA on-chain pode ganhar maior confiança, alcançando maior transparência e confiabilidade. A aplicação da Arweave fornece uma nova solução para o desenvolvimento de IA on-chain que pode trazer maior valor para o futuro mundo inteligente.
Conclusão
A tecnologia ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) é uma tecnologia de ponta que ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento. Embora tenha um grande potencial, também enfrenta alguns impulsionadores e gargalos que precisam ser resolvidos por pesquisadores e desenvolvedores.
Em primeiro lugar, um dos principais desafios da tecnologia ZKML é como garantir a privacidade e a segurança dos dados. Nos modelos tradicionais de aprendizado de máquina, os dados muitas vezes precisam ser armazenados e processados centralmente, o que pode deixá-los vulneráveis a ataques e uso indevido. A tecnologia ZKML usa provas de conhecimento zero e algoritmos de criptografia para proteger a privacidade dos dados, permitindo o compartilhamento de dados entre usuários e modelos de aprendizado de máquina sem expor os detalhes dos dados. No entanto, a atual tecnologia ZKML ainda precisa ser desenvolvida para melhorar o desempenho de privacidade e proteção de dados.
Em segundo lugar, a tecnologia ZKML também enfrenta alguns desafios em termos de eficiência computacional. Como o ZKML requer cálculos complexos de prova de conhecimento zero e operações criptográficas, isso leva a um aumento nos custos computacionais. A fim de melhorar a eficiência computacional do ZKML, pesquisadores e desenvolvedores estão constantemente explorando novos algoritmos e tecnologias para reduzir a complexidade computacional e aumentar a velocidade de processamento.
Além disso, a escalabilidade da tecnologia zkML também é um problema urgente. Na tecnologia atual, ZKML muitas vezes requer grandes quantidades de recursos de computação e espaço de armazenamento para suportar tarefas de computação complexas. Isso limita o uso do ZKML em aplicações de grande escala, já que muitos dispositivos podem não atender a esses requisitos. Portanto, pesquisadores e desenvolvedores estão trabalhando para desenvolver uma tecnologia ZKML mais eficiente e escalável para atender às necessidades de diferentes cenários de aplicação.
Embora a tecnologia ZKML ainda enfrente alguns desafios, suas perspetivas de aplicação ainda são amplas. Especialmente no espaço blockchain, a tecnologia ZKML pode fornecer aos usuários um maior grau de privacidade e segurança de dados. Ao mesmo tempo, a combinação de ZKML e tecnologia blockchain pode realizar aprendizado de máquina descentralizado e modelos compartilhados, construindo assim um ecossistema de aprendizado de máquina mais aberto e transparente.
Além do desenvolvimento da tecnologia ZKML, a Arweave, como uma rede de armazenamento descentralizada, também está tentando atender às necessidades do mercado. A Arweave fornece aos usuários recursos poderosos de gerenciamento e proteção de dados, fornecendo armazenamento confiável de longo prazo e preservação permanente de dados. Ao armazenar dados e modelos de IA no blockchain, o Arweave garante a segurança e acessibilidade dos dados, evitando que sejam adulterados ou perdidos. Isso torna mais fácil para os usuários gerenciar e compartilhar dados, ao mesmo tempo em que abre possibilidades potenciais para mais casos de uso.
Em suma, a tecnologia ZKML ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento e enfrenta alguns desafios, mas seu potencial de aplicação é enorme. Através de pesquisa e inovação contínuas, pode-se esperar que a tecnologia ZKML traga inovação e avanços em vários campos, e combine com redes de armazenamento descentralizadas, como a Arweave, para construir um sistema de gerenciamento e proteção de dados mais seguro e eficiente.