! [Как создать надежный ончейн-ИИ: видение приложения Arweave] (https://cdn-img.panewslab.com/panews/images/Ms5o5W76UR.png)
Автор: Spike @ Contributor of PermaDAO
审阅: Lemon @ Участник PermaDAO
Предисловие
AI, ZK и Arweave — это горячие технологические концепции, которые играют важную роль в экосистеме ИИ. Прежде всего, ИИ (искусственный интеллект) относится к технологии, которая моделирует и имитирует интеллектуальное поведение и способность людей принимать решения с помощью компьютеров. ZK (Zero-Knowledge Proof) — это криптографический метод, используемый для доказательства истинности утверждения без раскрытия какой-либо дополнительной информации. Arweave — это децентрализованная, постоянная сеть хранения данных, которая обеспечивает надежное и долгосрочное хранение данных.
За последние несколько лет искусственный интеллект быстро развивался, вызвав взрывной рост в области машинного обучения. Мы можем проследить три основных изменения в пути машинного обучения: улучшения алгоритмов, увеличение объема данных и увеличение вычислительной мощности. Тем не менее, ИИ по-прежнему сталкивается с некоторыми проблемами, такими как непрозрачность моделей «черного ящика» и смещение наборов данных.
Технология ZK играет естественную дополняющую роль в машинном обучении. В традиционном машинном обучении моделям часто требуется доступ к большим объемам конфиденциальных данных, что делает конфиденциальность данных важной проблемой. С помощью технологии ZK можно выполнять проверку и вычисления без раскрытия конфиденциальных данных, что повышает конфиденциальность и безопасность данных.
В то же время вопрос доверия оказал существенное влияние на сферу ИИ. Во-первых, результаты, получаемые с помощью ИИ, как правило, имеют определенную степень неопределенности, что может быть неприемлемо в некоторых ключевых сценариях принятия решений. Во-вторых, большая часть данных хранится в централизованном хранилище, что делает их уязвимыми для подделки и неправомерного использования.
Для решения этих проблем была предложена идея объединения ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) с блокчейном. Тем не менее, существуют некоторые дилеммы при внедрении моделей машинного обучения в блокчейн, такие как увеличение затрат на вычисления и хранение, а также проблемы конфиденциальности и безопасности для ончейн-данных.
ZKML может сделать блокчейны полностью автономными и децентрализованными. Используя технологию ZK, модели, опубликованные в блокчейне, могут быть проверены без раскрытия конкретных данных и деталей модели. Это делает блокчейн интеллектуальным и может быть использован для реализации различных сценариев, таких как финансы и здравоохранение.
Однако для того, чтобы ончейн-ИИ завоевал более широкое доверие, решение проблемы хранения данных и моделей имеет решающее значение. Здесь на помощь приходит Arweave, которая обеспечивает децентрализованную сеть хранения данных и гарантирует постоянное хранение данных. Хранение данных и моделей ИИ в Arweave не только повышает безопасность и отслеживаемость данных, но и делает ончейн-ИИ более прозрачным и надежным.
В настоящее время технология ZKML все еще находится на ранних стадиях разработки, сталкиваясь с некоторыми препятствиями и узкими местами. Исследователи и разработчики изучают, как решить технические проблемы и ищут лучшие решения для реализации приложений ZKML в блокчейне.
Наконец, Arweave служит децентрализованной сетью хранения данных, предназначенной для обнаружения и удовлетворения потребностей рынка. Он предоставляет пользователям мощные возможности управления данными и их защиты, обеспечивая надежное долгосрочное хранение и постоянную сохранность данных.
Таким образом, AI, ZK и Arweave играют важную роль в экосистеме ИИ. Умный и децентрализованный ончейн может быть достигнут путем объединения ZK и технологии блокчейн, и Arweave предоставляет надежное и постоянное решение для хранения данных. Мы считаем, что благодаря постоянному развитию и совершенствованию технологий эти технологии принесут новые возможности и вызовы в сферу искусственного интеллекта.
Три достижения в развитии ИИ и непрозрачность моделей
За последние несколько лет технология искусственного интеллекта прошла долгий путь, и усовершенствования алгоритмов, данных и вычислительной мощности являются тремя ключевыми факторами, способствующими ее прогрессу. Однако в то же время из-за сложности моделей глубокого обучения непрозрачность моделей постепенно стала важной критикой при развитии технологии ИИ.
Во-первых, совершенствование алгоритма
Совершенствование алгоритмов является одним из важных факторов развития технологии ИИ, которая совершила большие прорывы во многих областях. Например, традиционные алгоритмы в области классификации изображений могут извлекать только простые признаки, в то время как сверточные нейронные сети глубокого обучения (СНС) обучаются более сложным признакам изображений через многоуровневые сетевые структуры, тем самым достигая более точных результатов классификации. Кроме того, внедрение генеративно-состязательных сетей (GAN) произвело революцию в таких областях, как генерация и обработка изображений.
Во-вторых, увеличение объема данных
С быстрым развитием Интернета продолжают появляться огромные массивы данных, которые оказывают большую поддержку развитию технологий искусственного интеллекта. Увеличение объема данных позволяет моделям ИИ лучше обучаться и понимать различные проблемы. Например, модели глубокого обучения в области обработки естественного языка могут получить более богатое и точное семантическое понимание за счет крупномасштабного корпусного обучения. Модель BERT от Google еще больше повышает производительность обработки естественного языка за счет предварительного обучения больших текстовых данных.
В-третьих, повышение вычислительной мощности
Увеличение вычислительных мощностей — еще один важный драйвер развития технологий ИИ. В последние годы быстрое развитие графических процессоров (GPU) обеспечило мощную поддержку для обучения и логического вывода моделей глубокого обучения. Например, ChatGPT превосходит многие традиционные модели в LLM (Large Model Domain) благодаря мощной вычислительной мощности, которая позволяет моделям ИИ легко решать сложные задачи принятия решений и рассуждений.
В то время как ИИ добился огромных успехов в алгоритмах, данных и вычислительных мощностях, вытекающая из этого проблема непрозрачности модели также привлекла широкое внимание. Большое количество параметров и слоев моделей глубокого обучения затрудняет понимание процесса принятия решений внутри модели. Например, для модели классификации изображений трудно объяснить, почему конкретное входное изображение отнесено к определенной категории. Это ставит под сомнение интерпретируемость и достоверность модели.
Для решения проблемы непрозрачности модели исследователи предложили ряд методов, таких как методы визуализации, сжатия моделей и объяснительные алгоритмы. Методы визуализации могут помочь людям понять слабые места и слабые места модели, генерируя состязательные выборки с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN). Сжатие модели повышает интерпретируемость и эффективность модели за счет уменьшения параметров модели и вычислительной сложности. Кроме того, независимые алгоритмы могут помочь людям понять логику принятия решений в модели путем создания деревьев решений или правил.
ZKML и блокчейн: решение дилеммы моделей машинного обучения в цепочке
С развитием технологии блокчейн размещение моделей машинного обучения в цепочке стало популярной схемой. Тем не менее, существуют некоторые дилеммы, такие как увеличение затрат на вычисления и хранение, а также проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных в сети. Чтобы решить эти проблемы, индустрия придумала объединить машинное обучение (ZKML) под доказательствами с нулевым разглашением с блокчейном. В этой статье мы рассмотрим конвергенцию ZKML и блокчейна и проанализируем ее потенциальные решения для моделей машинного обучения в блокчейне.
В современном мире, управляемом данными, модели машинного обучения получают все более широкое распространение. Однако в условиях проблем развертывания и совместного использования моделей защита интеллектуальной собственности владельцев моделей и конфиденциальности пользователей становится сложной задачей. Чтобы решить эти проблемы, некоторые ученые предложили идею размещения моделей машинного обучения в цепочке, чтобы воспользоваться преимуществами децентрализованных, прозрачных и безопасных характеристик блокчейна. Однако такой подход также сталкивается с некоторыми дилеммами.
Дилемма первая: увеличение затрат на вычисления и хранение данных
Внедрение моделей машинного обучения в цепочку требует больших вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, что может привести к замедлению транзакций в цепочке и увеличению затрат. Традиционные алгоритмы машинного обучения уже требуют больших затрат на вычисления и хранение, и их размещение в цепочке может усугубить проблему.
Чтобы решить эту дилемму, ZKML может быть применен к ончейн-процессу моделей машинного обучения. ZKML позволяет вынести процесс валидации данных и валидации моделей за пределы блокчейна, снижая затраты на вычисления и хранение за счет генерации доказательств с нулевым разглашением, которые доказывают правильность данных и моделей. Таким образом, безопасность модели может быть обеспечена при одновременном снижении затрат на вычисления и хранение в ончейн-процессе.
Дилемма 2: Вопросы конфиденциальности и безопасности ончейн-данных
Внедрение моделей машинного обучения в блокчейн означает открытый и прозрачный обмен моделями и данными. Однако во многих случаях владелец модели и владелец данных могут не захотеть делать их полностью публичными, чтобы защитить свою конфиденциальность.
Чтобы решить эту дилемму, для защиты конфиденциальности данных в сети могут быть приняты технологии, основанные на конфиденциальности, такие как гомоморфное шифрование и многосторонние вычисления. Эти методы позволяют защитить данные в блокчейне, сохраняя при этом проверяемость модели. Кроме того, ZKML может дополнительно обеспечить проверку данных и моделей, чтобы убедиться в их правильности, не раскрывая конфиденциальные специфические значения и детали.
Объединение ZKML с блокчейном может решить дилеммы вычислений и хранения, с которыми сталкиваются модели машинного обучения в цепочке, защищая при этом конфиденциальность данных в сети. Благодаря процессу доказательства, предоставляемому zkML, может быть реализована проверка данных и моделей, а стоимость ончейна может быть снижена под предлогом защиты конфиденциальности.
Кроме того, ZKML также может применяться для защиты конфиденциальности коллекций данных. В процессе обмена данными в блокчейне участники могут использовать ZKML для создания доказательств с нулевым разглашением, которые доказывают, что их данные соответствуют определенным условиям, не раскрывая фактических деталей данных. Таким образом, конфиденциальность участников может быть защищена, одновременно облегчая обмен и совместную работу с данными в сети.
Создание надежного ончейн-ИИ: применение Arweave
Применение ИИ в цепочке сталкивается с важной проблемой, а именно с тем, как обеспечить безопасность и достоверность данных и моделей. Для решения этой проблемы Arweave имеет очень высокую потенциальную ценность применения.
В традиционном мире ИИ данные и модели часто хранятся в централизованных базах данных или облачных сервисах. С таким централизованным подходом к хранению есть некоторые проблемы. Во-первых, безопасность данных сложно гарантировать. Централизованное хранение означает, что существует риск единой точки отказа, что может привести к серьезным последствиям в случае утечки данных или злонамеренной атаки. Во-вторых, прослеживаемость данных недостаточна. Поскольку данные хранятся в централизованных сервисах, их использование и передачу трудно полностью записывать и отслеживать, что создает проблему доверия и надежности.
Arweave решает эти проблемы с помощью своей децентрализованной сети хранения данных. В сети хранения данных Arweave используется механизм хранения, называемый «вращением блоков», при котором сохраненные данные постоянно хранятся в сети без удаления. Это означает, что после того, как данные и модели ИИ будут сохранены в Arweave, они никогда не будут потеряны или подделаны, что значительно повысит безопасность и надежность данных. Кроме того, сеть хранения данных Arweave децентрализована, и отсутствует риск централизованной единой точки отказа, что может обеспечить более высокую безопасность и стабильность.
Помимо повышения безопасности и надежности данных, хранение данных и моделей ИИ в Arweave делает ИИ в сети более прозрачным и надежным. Данные и модели, хранящиеся в Arweave, могут быть доступны и просмотрены различными участниками цепочки, что обеспечивает прослеживаемость и прозрачность данных. Такая прозрачность повышает доверие к ончейн-ИИ и снижает вероятность потенциального обмана и мошенничества. В то же время, открытый обзор данных и моделей, может также способствовать прогрессу и сотрудничеству в области ИИ, а также содействовать развитию технологии ИИ.
В целом, децентрализованная сеть хранения данных Arweave обеспечивает постоянное хранение данных и повышает безопасность и отслеживаемость данных. Храня данные и модели ИИ в Arweave, ончейн-ИИ может завоевать более широкое доверие, достигая большей прозрачности и надежности. Приложение Arweave предоставляет новое решение для разработки ончейн-ИИ, которое может принести большую ценность будущему интеллектуальному миру.
Заключение
Технология ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) — это передовая технология, которая все еще находится на ранних стадиях разработки. Несмотря на то, что у него большой потенциал, он также сталкивается с некоторыми препятствиями и узкими местами, которые должны быть решены как исследователями, так и разработчиками.
Прежде всего, одна из основных проблем технологии ZKML заключается в том, как обеспечить конфиденциальность и безопасность данных. В традиционных моделях машинного обучения данные часто необходимо хранить и обрабатывать централизованно, что может сделать данные уязвимыми для атак и неправомерного использования. Технология ZKML использует доказательства с нулевым разглашением и алгоритмы шифрования для защиты конфиденциальности данных, обеспечивая обмен данными между пользователями и моделями машинного обучения без раскрытия деталей данных. Тем не менее, нынешняя технология ZKML все еще нуждается в дальнейшем развитии для повышения конфиденциальности и защиты данных.
Во-вторых, технология ZKML также сталкивается с некоторыми проблемами с точки зрения вычислительной эффективности. Поскольку ZKML требует сложных вычислений с доказательством с нулевым разглашением и криптографических операций, это приводит к увеличению вычислительных затрат. Чтобы повысить вычислительную эффективность ZKML, исследователи и разработчики постоянно изучают новые алгоритмы и технологии для снижения вычислительной сложности и увеличения скорости обработки.
Кроме того, актуальной проблемой является и масштабируемость технологии zkML. В современных технологиях ZKML часто требует больших объемов вычислительных ресурсов и места для хранения данных для поддержки сложных вычислительных задач. Это ограничивает использование ZKML в крупномасштабных приложениях, так как многие устройства могут не соответствовать этим требованиям. Поэтому исследователи и разработчики работают над разработкой более эффективной и масштабируемой технологии ZKML для удовлетворения потребностей различных сценариев применения.
Несмотря на то, что технология ZKML все еще сталкивается с некоторыми проблемами, перспективы ее применения по-прежнему широки. Особенно в пространстве блокчейна технология ZKML может обеспечить пользователям большую степень конфиденциальности и безопасности данных. В то же время сочетание ZKML и технологии блокчейн может реализовать децентрализованное машинное обучение и общие модели, тем самым создавая более открытую и прозрачную экосистему машинного обучения.
Помимо развития технологии ZKML, Arweave, как децентрализованная сеть хранения данных, также старается удовлетворить потребности рынка. Arweave предоставляет пользователям мощные возможности управления данными и их защиты, обеспечивая надежное долгосрочное хранение и постоянную сохранность данных. Храня данные и модели ИИ в блокчейне, Arweave обеспечивает безопасность и доступность данных, предотвращая их подделку или потерю. Это упрощает пользователям управление данными и обмен ими, а также открывает потенциальные возможности для большего количества вариантов использования.
В целом, технология ZKML все еще находится на ранних стадиях развития и сталкивается с некоторыми проблемами, но потенциал ее применения огромен. Благодаря непрерывным исследованиям и инновациям можно ожидать, что технология ZKML принесет инновации и прорывы в различных областях, а в сочетании с децентрализованными сетями хранения данных, такими как Arweave, создаст более безопасную и эффективную систему управления и защиты данных.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Как создать надежный ончейн-ИИ: видение приложений Arweave
! [Как создать надежный ончейн-ИИ: видение приложения Arweave] (https://cdn-img.panewslab.com/panews/images/Ms5o5W76UR.png)
Автор: Spike @ Contributor of PermaDAO
审阅: Lemon @ Участник PermaDAO
Предисловие
AI, ZK и Arweave — это горячие технологические концепции, которые играют важную роль в экосистеме ИИ. Прежде всего, ИИ (искусственный интеллект) относится к технологии, которая моделирует и имитирует интеллектуальное поведение и способность людей принимать решения с помощью компьютеров. ZK (Zero-Knowledge Proof) — это криптографический метод, используемый для доказательства истинности утверждения без раскрытия какой-либо дополнительной информации. Arweave — это децентрализованная, постоянная сеть хранения данных, которая обеспечивает надежное и долгосрочное хранение данных.
За последние несколько лет искусственный интеллект быстро развивался, вызвав взрывной рост в области машинного обучения. Мы можем проследить три основных изменения в пути машинного обучения: улучшения алгоритмов, увеличение объема данных и увеличение вычислительной мощности. Тем не менее, ИИ по-прежнему сталкивается с некоторыми проблемами, такими как непрозрачность моделей «черного ящика» и смещение наборов данных.
Технология ZK играет естественную дополняющую роль в машинном обучении. В традиционном машинном обучении моделям часто требуется доступ к большим объемам конфиденциальных данных, что делает конфиденциальность данных важной проблемой. С помощью технологии ZK можно выполнять проверку и вычисления без раскрытия конфиденциальных данных, что повышает конфиденциальность и безопасность данных.
В то же время вопрос доверия оказал существенное влияние на сферу ИИ. Во-первых, результаты, получаемые с помощью ИИ, как правило, имеют определенную степень неопределенности, что может быть неприемлемо в некоторых ключевых сценариях принятия решений. Во-вторых, большая часть данных хранится в централизованном хранилище, что делает их уязвимыми для подделки и неправомерного использования.
Для решения этих проблем была предложена идея объединения ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) с блокчейном. Тем не менее, существуют некоторые дилеммы при внедрении моделей машинного обучения в блокчейн, такие как увеличение затрат на вычисления и хранение, а также проблемы конфиденциальности и безопасности для ончейн-данных.
ZKML может сделать блокчейны полностью автономными и децентрализованными. Используя технологию ZK, модели, опубликованные в блокчейне, могут быть проверены без раскрытия конкретных данных и деталей модели. Это делает блокчейн интеллектуальным и может быть использован для реализации различных сценариев, таких как финансы и здравоохранение.
Однако для того, чтобы ончейн-ИИ завоевал более широкое доверие, решение проблемы хранения данных и моделей имеет решающее значение. Здесь на помощь приходит Arweave, которая обеспечивает децентрализованную сеть хранения данных и гарантирует постоянное хранение данных. Хранение данных и моделей ИИ в Arweave не только повышает безопасность и отслеживаемость данных, но и делает ончейн-ИИ более прозрачным и надежным.
В настоящее время технология ZKML все еще находится на ранних стадиях разработки, сталкиваясь с некоторыми препятствиями и узкими местами. Исследователи и разработчики изучают, как решить технические проблемы и ищут лучшие решения для реализации приложений ZKML в блокчейне.
Наконец, Arweave служит децентрализованной сетью хранения данных, предназначенной для обнаружения и удовлетворения потребностей рынка. Он предоставляет пользователям мощные возможности управления данными и их защиты, обеспечивая надежное долгосрочное хранение и постоянную сохранность данных.
Таким образом, AI, ZK и Arweave играют важную роль в экосистеме ИИ. Умный и децентрализованный ончейн может быть достигнут путем объединения ZK и технологии блокчейн, и Arweave предоставляет надежное и постоянное решение для хранения данных. Мы считаем, что благодаря постоянному развитию и совершенствованию технологий эти технологии принесут новые возможности и вызовы в сферу искусственного интеллекта.
Три достижения в развитии ИИ и непрозрачность моделей
За последние несколько лет технология искусственного интеллекта прошла долгий путь, и усовершенствования алгоритмов, данных и вычислительной мощности являются тремя ключевыми факторами, способствующими ее прогрессу. Однако в то же время из-за сложности моделей глубокого обучения непрозрачность моделей постепенно стала важной критикой при развитии технологии ИИ.
Во-первых, совершенствование алгоритма
Совершенствование алгоритмов является одним из важных факторов развития технологии ИИ, которая совершила большие прорывы во многих областях. Например, традиционные алгоритмы в области классификации изображений могут извлекать только простые признаки, в то время как сверточные нейронные сети глубокого обучения (СНС) обучаются более сложным признакам изображений через многоуровневые сетевые структуры, тем самым достигая более точных результатов классификации. Кроме того, внедрение генеративно-состязательных сетей (GAN) произвело революцию в таких областях, как генерация и обработка изображений.
Во-вторых, увеличение объема данных
С быстрым развитием Интернета продолжают появляться огромные массивы данных, которые оказывают большую поддержку развитию технологий искусственного интеллекта. Увеличение объема данных позволяет моделям ИИ лучше обучаться и понимать различные проблемы. Например, модели глубокого обучения в области обработки естественного языка могут получить более богатое и точное семантическое понимание за счет крупномасштабного корпусного обучения. Модель BERT от Google еще больше повышает производительность обработки естественного языка за счет предварительного обучения больших текстовых данных.
В-третьих, повышение вычислительной мощности
Увеличение вычислительных мощностей — еще один важный драйвер развития технологий ИИ. В последние годы быстрое развитие графических процессоров (GPU) обеспечило мощную поддержку для обучения и логического вывода моделей глубокого обучения. Например, ChatGPT превосходит многие традиционные модели в LLM (Large Model Domain) благодаря мощной вычислительной мощности, которая позволяет моделям ИИ легко решать сложные задачи принятия решений и рассуждений.
В то время как ИИ добился огромных успехов в алгоритмах, данных и вычислительных мощностях, вытекающая из этого проблема непрозрачности модели также привлекла широкое внимание. Большое количество параметров и слоев моделей глубокого обучения затрудняет понимание процесса принятия решений внутри модели. Например, для модели классификации изображений трудно объяснить, почему конкретное входное изображение отнесено к определенной категории. Это ставит под сомнение интерпретируемость и достоверность модели.
Для решения проблемы непрозрачности модели исследователи предложили ряд методов, таких как методы визуализации, сжатия моделей и объяснительные алгоритмы. Методы визуализации могут помочь людям понять слабые места и слабые места модели, генерируя состязательные выборки с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN). Сжатие модели повышает интерпретируемость и эффективность модели за счет уменьшения параметров модели и вычислительной сложности. Кроме того, независимые алгоритмы могут помочь людям понять логику принятия решений в модели путем создания деревьев решений или правил.
ZKML и блокчейн: решение дилеммы моделей машинного обучения в цепочке
С развитием технологии блокчейн размещение моделей машинного обучения в цепочке стало популярной схемой. Тем не менее, существуют некоторые дилеммы, такие как увеличение затрат на вычисления и хранение, а также проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных в сети. Чтобы решить эти проблемы, индустрия придумала объединить машинное обучение (ZKML) под доказательствами с нулевым разглашением с блокчейном. В этой статье мы рассмотрим конвергенцию ZKML и блокчейна и проанализируем ее потенциальные решения для моделей машинного обучения в блокчейне.
В современном мире, управляемом данными, модели машинного обучения получают все более широкое распространение. Однако в условиях проблем развертывания и совместного использования моделей защита интеллектуальной собственности владельцев моделей и конфиденциальности пользователей становится сложной задачей. Чтобы решить эти проблемы, некоторые ученые предложили идею размещения моделей машинного обучения в цепочке, чтобы воспользоваться преимуществами децентрализованных, прозрачных и безопасных характеристик блокчейна. Однако такой подход также сталкивается с некоторыми дилеммами.
Дилемма первая: увеличение затрат на вычисления и хранение данных
Внедрение моделей машинного обучения в цепочку требует больших вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, что может привести к замедлению транзакций в цепочке и увеличению затрат. Традиционные алгоритмы машинного обучения уже требуют больших затрат на вычисления и хранение, и их размещение в цепочке может усугубить проблему.
Чтобы решить эту дилемму, ZKML может быть применен к ончейн-процессу моделей машинного обучения. ZKML позволяет вынести процесс валидации данных и валидации моделей за пределы блокчейна, снижая затраты на вычисления и хранение за счет генерации доказательств с нулевым разглашением, которые доказывают правильность данных и моделей. Таким образом, безопасность модели может быть обеспечена при одновременном снижении затрат на вычисления и хранение в ончейн-процессе.
Дилемма 2: Вопросы конфиденциальности и безопасности ончейн-данных
Внедрение моделей машинного обучения в блокчейн означает открытый и прозрачный обмен моделями и данными. Однако во многих случаях владелец модели и владелец данных могут не захотеть делать их полностью публичными, чтобы защитить свою конфиденциальность.
Чтобы решить эту дилемму, для защиты конфиденциальности данных в сети могут быть приняты технологии, основанные на конфиденциальности, такие как гомоморфное шифрование и многосторонние вычисления. Эти методы позволяют защитить данные в блокчейне, сохраняя при этом проверяемость модели. Кроме того, ZKML может дополнительно обеспечить проверку данных и моделей, чтобы убедиться в их правильности, не раскрывая конфиденциальные специфические значения и детали.
Объединение ZKML с блокчейном может решить дилеммы вычислений и хранения, с которыми сталкиваются модели машинного обучения в цепочке, защищая при этом конфиденциальность данных в сети. Благодаря процессу доказательства, предоставляемому zkML, может быть реализована проверка данных и моделей, а стоимость ончейна может быть снижена под предлогом защиты конфиденциальности.
Кроме того, ZKML также может применяться для защиты конфиденциальности коллекций данных. В процессе обмена данными в блокчейне участники могут использовать ZKML для создания доказательств с нулевым разглашением, которые доказывают, что их данные соответствуют определенным условиям, не раскрывая фактических деталей данных. Таким образом, конфиденциальность участников может быть защищена, одновременно облегчая обмен и совместную работу с данными в сети.
Создание надежного ончейн-ИИ: применение Arweave
Применение ИИ в цепочке сталкивается с важной проблемой, а именно с тем, как обеспечить безопасность и достоверность данных и моделей. Для решения этой проблемы Arweave имеет очень высокую потенциальную ценность применения.
В традиционном мире ИИ данные и модели часто хранятся в централизованных базах данных или облачных сервисах. С таким централизованным подходом к хранению есть некоторые проблемы. Во-первых, безопасность данных сложно гарантировать. Централизованное хранение означает, что существует риск единой точки отказа, что может привести к серьезным последствиям в случае утечки данных или злонамеренной атаки. Во-вторых, прослеживаемость данных недостаточна. Поскольку данные хранятся в централизованных сервисах, их использование и передачу трудно полностью записывать и отслеживать, что создает проблему доверия и надежности.
Arweave решает эти проблемы с помощью своей децентрализованной сети хранения данных. В сети хранения данных Arweave используется механизм хранения, называемый «вращением блоков», при котором сохраненные данные постоянно хранятся в сети без удаления. Это означает, что после того, как данные и модели ИИ будут сохранены в Arweave, они никогда не будут потеряны или подделаны, что значительно повысит безопасность и надежность данных. Кроме того, сеть хранения данных Arweave децентрализована, и отсутствует риск централизованной единой точки отказа, что может обеспечить более высокую безопасность и стабильность.
Помимо повышения безопасности и надежности данных, хранение данных и моделей ИИ в Arweave делает ИИ в сети более прозрачным и надежным. Данные и модели, хранящиеся в Arweave, могут быть доступны и просмотрены различными участниками цепочки, что обеспечивает прослеживаемость и прозрачность данных. Такая прозрачность повышает доверие к ончейн-ИИ и снижает вероятность потенциального обмана и мошенничества. В то же время, открытый обзор данных и моделей, может также способствовать прогрессу и сотрудничеству в области ИИ, а также содействовать развитию технологии ИИ.
В целом, децентрализованная сеть хранения данных Arweave обеспечивает постоянное хранение данных и повышает безопасность и отслеживаемость данных. Храня данные и модели ИИ в Arweave, ончейн-ИИ может завоевать более широкое доверие, достигая большей прозрачности и надежности. Приложение Arweave предоставляет новое решение для разработки ончейн-ИИ, которое может принести большую ценность будущему интеллектуальному миру.
Заключение
Технология ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) — это передовая технология, которая все еще находится на ранних стадиях разработки. Несмотря на то, что у него большой потенциал, он также сталкивается с некоторыми препятствиями и узкими местами, которые должны быть решены как исследователями, так и разработчиками.
Прежде всего, одна из основных проблем технологии ZKML заключается в том, как обеспечить конфиденциальность и безопасность данных. В традиционных моделях машинного обучения данные часто необходимо хранить и обрабатывать централизованно, что может сделать данные уязвимыми для атак и неправомерного использования. Технология ZKML использует доказательства с нулевым разглашением и алгоритмы шифрования для защиты конфиденциальности данных, обеспечивая обмен данными между пользователями и моделями машинного обучения без раскрытия деталей данных. Тем не менее, нынешняя технология ZKML все еще нуждается в дальнейшем развитии для повышения конфиденциальности и защиты данных.
Во-вторых, технология ZKML также сталкивается с некоторыми проблемами с точки зрения вычислительной эффективности. Поскольку ZKML требует сложных вычислений с доказательством с нулевым разглашением и криптографических операций, это приводит к увеличению вычислительных затрат. Чтобы повысить вычислительную эффективность ZKML, исследователи и разработчики постоянно изучают новые алгоритмы и технологии для снижения вычислительной сложности и увеличения скорости обработки.
Кроме того, актуальной проблемой является и масштабируемость технологии zkML. В современных технологиях ZKML часто требует больших объемов вычислительных ресурсов и места для хранения данных для поддержки сложных вычислительных задач. Это ограничивает использование ZKML в крупномасштабных приложениях, так как многие устройства могут не соответствовать этим требованиям. Поэтому исследователи и разработчики работают над разработкой более эффективной и масштабируемой технологии ZKML для удовлетворения потребностей различных сценариев применения.
Несмотря на то, что технология ZKML все еще сталкивается с некоторыми проблемами, перспективы ее применения по-прежнему широки. Особенно в пространстве блокчейна технология ZKML может обеспечить пользователям большую степень конфиденциальности и безопасности данных. В то же время сочетание ZKML и технологии блокчейн может реализовать децентрализованное машинное обучение и общие модели, тем самым создавая более открытую и прозрачную экосистему машинного обучения.
Помимо развития технологии ZKML, Arweave, как децентрализованная сеть хранения данных, также старается удовлетворить потребности рынка. Arweave предоставляет пользователям мощные возможности управления данными и их защиты, обеспечивая надежное долгосрочное хранение и постоянную сохранность данных. Храня данные и модели ИИ в блокчейне, Arweave обеспечивает безопасность и доступность данных, предотвращая их подделку или потерю. Это упрощает пользователям управление данными и обмен ими, а также открывает потенциальные возможности для большего количества вариантов использования.
В целом, технология ZKML все еще находится на ранних стадиях развития и сталкивается с некоторыми проблемами, но потенциал ее применения огромен. Благодаря непрерывным исследованиям и инновациям можно ожидать, что технология ZKML принесет инновации и прорывы в различных областях, а в сочетании с децентрализованными сетями хранения данных, такими как Arweave, создаст более безопасную и эффективную систему управления и защиты данных.