В мире DAO (Decentralized Autonomous Organization) искусственный интеллект все чаще используется для анализа данных, оценки участников, оптимизации казначейских стратегий или прогнозирования тенденций управления. Однако в настоящее время ИИ все еще имеет одну большую "слепую зону": это черный ящик. Результаты трудно проверить, отсутствует прозрачность и они подвержены манипуляциям.
🔐 DeepProve – ИИ, который может доказать свою корректность
DeepProve, построенный на инфраструктуре Lagrange, представляет собой большой шаг вперед: превращение ИИ из "предложения" в "предоставление доказательства". Эта технология позволяет:
Запуск модели ИИ на чувствительных данных без раскрытия исходных данных. Прикрепите криптографическое доказательство ( к результату ИИ. Любой может верифицировать этот результат без доступа к входным данным или структуре модели.
Другими словами, так же, как и при проверке транзакции с мультиподписью, DAO теперь может проверить решение ИИ.
⚙️ Ключевые Преимущества Для DAO
Прозрачность без раскрытия информации – верификация результатов ИИ без необходимости раскрытия данных для обучения или весов модели. Скорость zk превосходна – быстрее до 1.000 раз по сравнению с предыдущими фреймворками zkML )zero-knowledge machine learning(. Масштабируемость и децентрализация – основано на Lagrange Prover Network )LPN(, с распределенной сетью провайдеров и возможностью параллельных вычислений.
🧠 Практический пример
Предположим, что DAO нужно выбрать ответственного за фонд. ИИ проанализирует данные о вкладе, историю активности и навыки участников, а затем выберет оптимального кандидата.
DeepProve создаст криптографическое доказательство верификации, что:
Модель ИИ работала правильно на допустимых данных. Не было вмешательства, манипуляций или предвзятости в процессе принятия решений.
Этот результат был проверен DAO перед проведением голосования или назначения.
👀 Личный Взгляд
В блокчейне мы привыкли к фразе «Don’t trust, verify» – не верь, проверь. Но с ИИ это было почти невозможно. DeepProve меняет правила игры: внедряет криптографическую прозрачность в искусственный интеллект.
Если ИИ будет играть важную роль в управлении DAO, то ИИ также должен соответствовать стандартам доверия DAO. Вот как это сделать.
🗨️ Вопросы для размышлений
Должны ли все рекомендации ИИ в DAO сопровождаться «недоказательными» счетами? Если ИИ принимает решения с доказательством криптографии, готовы ли вы делегировать ему больше полномочий?
♡Нравится💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA
{спот})LAUSDT(
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» .
DeepProve: Когда ИИ Может Самостоятельно Доказать С помощью Нулевых Знаний
В мире DAO (Decentralized Autonomous Organization) искусственный интеллект все чаще используется для анализа данных, оценки участников, оптимизации казначейских стратегий или прогнозирования тенденций управления. Однако в настоящее время ИИ все еще имеет одну большую "слепую зону": это черный ящик. Результаты трудно проверить, отсутствует прозрачность и они подвержены манипуляциям. 🔐 DeepProve – ИИ, который может доказать свою корректность DeepProve, построенный на инфраструктуре Lagrange, представляет собой большой шаг вперед: превращение ИИ из "предложения" в "предоставление доказательства". Эта технология позволяет: Запуск модели ИИ на чувствительных данных без раскрытия исходных данных. Прикрепите криптографическое доказательство ( к результату ИИ. Любой может верифицировать этот результат без доступа к входным данным или структуре модели. Другими словами, так же, как и при проверке транзакции с мультиподписью, DAO теперь может проверить решение ИИ. ⚙️ Ключевые Преимущества Для DAO Прозрачность без раскрытия информации – верификация результатов ИИ без необходимости раскрытия данных для обучения или весов модели. Скорость zk превосходна – быстрее до 1.000 раз по сравнению с предыдущими фреймворками zkML )zero-knowledge machine learning(. Масштабируемость и децентрализация – основано на Lagrange Prover Network )LPN(, с распределенной сетью провайдеров и возможностью параллельных вычислений. 🧠 Практический пример Предположим, что DAO нужно выбрать ответственного за фонд. ИИ проанализирует данные о вкладе, историю активности и навыки участников, а затем выберет оптимального кандидата.
DeepProve создаст криптографическое доказательство верификации, что: Модель ИИ работала правильно на допустимых данных. Не было вмешательства, манипуляций или предвзятости в процессе принятия решений. Этот результат был проверен DAO перед проведением голосования или назначения. 👀 Личный Взгляд В блокчейне мы привыкли к фразе «Don’t trust, verify» – не верь, проверь. Но с ИИ это было почти невозможно. DeepProve меняет правила игры: внедряет криптографическую прозрачность в искусственный интеллект.
Если ИИ будет играть важную роль в управлении DAO, то ИИ также должен соответствовать стандартам доверия DAO. Вот как это сделать. 🗨️ Вопросы для размышлений Должны ли все рекомендации ИИ в DAO сопровождаться «недоказательными» счетами? Если ИИ принимает решения с доказательством криптографии, готовы ли вы делегировать ему больше полномочий? ♡Нравится💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA {спот})LAUSDT(