Hoy en día, la IA está en auge, generar texto, pinturas e incluso código se ha vuelto algo común. Pero también surgen problemas, ¿cómo se puede verificar el resultado de la IA? La respuesta de un modelo, ¿es confiable? Casi nadie puede confirmarlo al 100%. Esto hace que la combinación de IA y blockchain parezca más un truco publicitario que una ruta técnica viable.
La tecnología de Succinct Labs ofrece nuevas ideas para este desafío. Una poderosa capacidad de las pruebas de conocimiento cero es que puede generar una prueba concisa de procesos de cálculo complejos. Es decir, incluso si un modelo de IA ha realizado miles de millones de cálculos, el resultado aún puede ser confirmado con un pequeño archivo de prueba que demuestre que efectivamente se calculó de esa manera. La parte que verifica no necesita repetir todo el cálculo para asegurarse de que el resultado no ha sido alterado.
Esto tiene un gran significado para las futuras redes de IA descentralizadas. Por ejemplo, en una plataforma de IA descentralizada, los usuarios pueden enviar tareas de cálculo, y una vez que los nodos de IA las completan, devuelven el resultado y la prueba. Los usuarios solo necesitan verificar la prueba para confirmar que el resultado es verdadero y confiable, sin preocuparse de que los nodos hagan trampa.
Lo más interesante es que este enfoque también puede hacer que la IA deje de ser una caja negra. Dado que cada paso del resultado puede ser verificado, la transparencia de la IA se incrementa significativamente. Esto no solo puede aumentar la confianza de los usuarios en la IA, sino que también puede impulsar una profunda integración entre Web3 y la IA. Se puede decir que la prueba de conocimiento cero de Succinct Labs es como una llave que abre la puerta de la confianza en la IA.
