Kecerdasan buatan sedang mempengaruhi kehidupan kita secara mendalam, mulai dari transaksi keuangan hingga diagnosis medis, bahkan melibatkan keputusan pertahanan. Namun, seiring dengan penerapan AI yang luas di berbagai sektor, satu pertanyaan penting muncul: bagaimana kita dapat memastikan keandalan sistem AI ini?
Data terbaru menunjukkan bahwa tingkat adopsi AI oleh perusahaan melonjak. Pada tahun 2024, proporsi perusahaan yang menggunakan AI mencapai 78%, meningkat signifikan dibandingkan dengan 55% setahun yang lalu. AI telah meresap ke setiap industri penting, tetapi kita masih sangat bergantung pada kebijakan dan komitmen untuk mempercayai hasil keluaran AI. Mekanisme kepercayaan ini jelas tidak memadai dalam lingkungan saat ini.
Mengingat bobot keputusan AI di bidang kunci, seperti audit transaksi, saran diagnosis kesehatan, dan pengenalan target militer, kita sangat membutuhkan standar teknis untuk memverifikasi akurasi dan keandalan keputusan ini. Dalam konteks ini, teknologi bukti nol pengetahuan (zkML) sedang muncul, bertujuan untuk mendefinisikan kembali mekanisme kepercayaan kita terhadap AI.
Teknologi ini bertujuan untuk menyediakan metode yang dapat diverifikasi, memastikan keakuratan keputusan AI, sambil tidak mengungkapkan informasi sensitif. Ini sangat penting untuk bidang yang memerlukan keamanan dan perlindungan privasi yang tinggi.
Dengan perkembangan teknologi AI yang terus menerus dan perluasan jangkauan aplikasinya, menjadi semakin penting untuk membangun standar verifikasi yang dapat diandalkan. Ini tidak hanya berkaitan dengan kepentingan individu dan perusahaan, tetapi juga melibatkan kepercayaan masyarakat secara keseluruhan terhadap teknologi AI.
Di masa depan, kita mungkin akan melihat lebih banyak solusi berbasis bukti nol muncul untuk mengatasi tantangan keandalan keputusan AI. Ini akan memberikan dasar kepercayaan yang diperlukan untuk penerapan AI yang lebih luas, mendorong adopsi teknologi AI yang aman di lebih banyak bidang.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
4
Bagikan
Komentar
0/400
HodlKumamon
· 08-05 14:56
AI risiko koefisien 23,33% menarik hehehe~
Lihat AsliBalas0
NftDataDetective
· 08-05 14:49
hmm tingkat adopsi 78% terlihat mencurigakan jujur saja
Lihat AsliBalas0
Ser_APY_2000
· 08-05 14:41
Sekali lagi memperdagangkan zk, sudah bermain selama dua tahun.
Kecerdasan buatan sedang mempengaruhi kehidupan kita secara mendalam, mulai dari transaksi keuangan hingga diagnosis medis, bahkan melibatkan keputusan pertahanan. Namun, seiring dengan penerapan AI yang luas di berbagai sektor, satu pertanyaan penting muncul: bagaimana kita dapat memastikan keandalan sistem AI ini?
Data terbaru menunjukkan bahwa tingkat adopsi AI oleh perusahaan melonjak. Pada tahun 2024, proporsi perusahaan yang menggunakan AI mencapai 78%, meningkat signifikan dibandingkan dengan 55% setahun yang lalu. AI telah meresap ke setiap industri penting, tetapi kita masih sangat bergantung pada kebijakan dan komitmen untuk mempercayai hasil keluaran AI. Mekanisme kepercayaan ini jelas tidak memadai dalam lingkungan saat ini.
Mengingat bobot keputusan AI di bidang kunci, seperti audit transaksi, saran diagnosis kesehatan, dan pengenalan target militer, kita sangat membutuhkan standar teknis untuk memverifikasi akurasi dan keandalan keputusan ini. Dalam konteks ini, teknologi bukti nol pengetahuan (zkML) sedang muncul, bertujuan untuk mendefinisikan kembali mekanisme kepercayaan kita terhadap AI.
Teknologi ini bertujuan untuk menyediakan metode yang dapat diverifikasi, memastikan keakuratan keputusan AI, sambil tidak mengungkapkan informasi sensitif. Ini sangat penting untuk bidang yang memerlukan keamanan dan perlindungan privasi yang tinggi.
Dengan perkembangan teknologi AI yang terus menerus dan perluasan jangkauan aplikasinya, menjadi semakin penting untuk membangun standar verifikasi yang dapat diandalkan. Ini tidak hanya berkaitan dengan kepentingan individu dan perusahaan, tetapi juga melibatkan kepercayaan masyarakat secara keseluruhan terhadap teknologi AI.
Di masa depan, kita mungkin akan melihat lebih banyak solusi berbasis bukti nol muncul untuk mengatasi tantangan keandalan keputusan AI. Ini akan memberikan dasar kepercayaan yang diperlukan untuk penerapan AI yang lebih luas, mendorong adopsi teknologi AI yang aman di lebih banyak bidang.