تتطور الذكاء الاصطناعي بشكل متسارع، لكن شفافية وموثوقية عملية اتخاذ القرار فيه كانت دائمًا محور اهتمام الصناعة. كيف يمكن ضمان أن نتائج استنتاجات الذكاء الاصطناعي قابلة للتتبع وموثوقة؟ تعتبر هذه المسألة مهمة بشكل خاص في القرارات الحاسمة مثل توصية محفظة الاستثمار. يوفر نظام DeepProve الذي طوّرته شركة لاغرانج حلاً مبتكرًا لهذا.
DeepProve كنظام zkML (التعلم الآلي القائم على إثبات المعرفة الصفرية) الرائد عالميًا، قادر على توليد إثباتات معرفة صفرية يمكن التحقق منها على blockchain لعملية استدلال الذكاء الاصطناعي. هذه التقنية تعادل توفير خاتم إلكتروني موثوق لقرارات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز بشكل كبير من موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تظهر هذه التقنية الرائدة إمكانيات هائلة في ثلاثة مجالات مهمة:
1. إدارة المخاطر المالية: عند استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل البنوك لتقييم طلبات القروض، يمكن لـ DeepProve إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد استخدم بيانات وخوارزميات متوافقة، مما يحمي خصوصية العملاء ويوفر متطلبات التنظيم.
2. التشخيص الطبي: عندما تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل السجلات الطبية وتقديم خطط العلاج، يمكن لـ DeepProve إثبات أن نتائج التشخيص تستند إلى بيانات المرضى الحقيقية، مع حماية خصوصية المرضى، مما يوفر حلاً قابلاً للتطبيق لمشاركة البيانات الطبية.
3. ألعاب البلوك تشين: يمكن التحقق من خصائص عناصر اللعبة ونتائج المعارك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتسجيلها على البلوك تشين من خلال DeepProve، مما يمنع الغش ويضمن عدالة نتائج اللعبة.
تتمثل الميزة الأساسية لـ DeepProve في سرعته الفائقة في المعالجة، حيث إنه أسرع بعدة مرات من الأنظمة المماثلة، مما يمكنه من معالجة استدلال النماذج المعقدة دون التأثير على تجربة المستخدم. يستخدم النظام رموز LA كجزء أساسي من النظام البيئي، مما يشكل دورة إيجابية: يتطلب استخدام DeepProve دفع LA، بينما يمكن للعقد توليد الإثباتات كسب LA.
مع اندماج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين بعمق، ستصبح الموثوقية هي القوة التنافسية الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. ظهور تقنية DeepProve لا يعزز فقط شفافية قرارات الذكاء الاصطناعي، بل يحدد أيضًا الاتجاه لمستقبل الذكاء الاصطناعي: يجب أن تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتوثيق ليس فقط بذكاء قوي، ولكن أيضًا أن تكون قادرة على تفسير عملية اتخاذ القرار بوضوح.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
3
مشاركة
تعليق
0/400
PoolJumper
· 08-04 03:50
هل يمكن لـ zkml معالجة التلاعب في الذكاء الاصطناعي؟
تتطور الذكاء الاصطناعي بشكل متسارع، لكن شفافية وموثوقية عملية اتخاذ القرار فيه كانت دائمًا محور اهتمام الصناعة. كيف يمكن ضمان أن نتائج استنتاجات الذكاء الاصطناعي قابلة للتتبع وموثوقة؟ تعتبر هذه المسألة مهمة بشكل خاص في القرارات الحاسمة مثل توصية محفظة الاستثمار. يوفر نظام DeepProve الذي طوّرته شركة لاغرانج حلاً مبتكرًا لهذا.
DeepProve كنظام zkML (التعلم الآلي القائم على إثبات المعرفة الصفرية) الرائد عالميًا، قادر على توليد إثباتات معرفة صفرية يمكن التحقق منها على blockchain لعملية استدلال الذكاء الاصطناعي. هذه التقنية تعادل توفير خاتم إلكتروني موثوق لقرارات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز بشكل كبير من موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تظهر هذه التقنية الرائدة إمكانيات هائلة في ثلاثة مجالات مهمة:
1. إدارة المخاطر المالية: عند استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل البنوك لتقييم طلبات القروض، يمكن لـ DeepProve إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد استخدم بيانات وخوارزميات متوافقة، مما يحمي خصوصية العملاء ويوفر متطلبات التنظيم.
2. التشخيص الطبي: عندما تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل السجلات الطبية وتقديم خطط العلاج، يمكن لـ DeepProve إثبات أن نتائج التشخيص تستند إلى بيانات المرضى الحقيقية، مع حماية خصوصية المرضى، مما يوفر حلاً قابلاً للتطبيق لمشاركة البيانات الطبية.
3. ألعاب البلوك تشين: يمكن التحقق من خصائص عناصر اللعبة ونتائج المعارك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتسجيلها على البلوك تشين من خلال DeepProve، مما يمنع الغش ويضمن عدالة نتائج اللعبة.
تتمثل الميزة الأساسية لـ DeepProve في سرعته الفائقة في المعالجة، حيث إنه أسرع بعدة مرات من الأنظمة المماثلة، مما يمكنه من معالجة استدلال النماذج المعقدة دون التأثير على تجربة المستخدم. يستخدم النظام رموز LA كجزء أساسي من النظام البيئي، مما يشكل دورة إيجابية: يتطلب استخدام DeepProve دفع LA، بينما يمكن للعقد توليد الإثباتات كسب LA.
مع اندماج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين بعمق، ستصبح الموثوقية هي القوة التنافسية الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. ظهور تقنية DeepProve لا يعزز فقط شفافية قرارات الذكاء الاصطناعي، بل يحدد أيضًا الاتجاه لمستقبل الذكاء الاصطناعي: يجب أن تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتوثيق ليس فقط بذكاء قوي، ولكن أيضًا أن تكون قادرة على تفسير عملية اتخاذ القرار بوضوح.