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Oggi la sorella Anna parla di un argomento sofisticato (una nuova era per la verifica dell'intelligenza—come Boundless integra ZK e AI)
In questo periodo di incertezza, l'AI non porta solo comodità e creatività, ma anche una crisi di fiducia. Molti mi hanno chiesto: quando un'AI fornisce una risposta, su cosa possiamo basare la nostra fiducia? È possibile che il risultato possa essere manipolato in qualsiasi momento? Questo è il mistero che Boundless vuole risolvere. Durante il recente vertice sulla verifica dell'intelligenza, Boundless ha combinato ZK (zero-knowledge proof) e AI, cercando di definire un nuovo standard di fiducia, affinché le persone non dipendano più ciecamente dall'“intelligenza” delle macchine, ma possano avere prove verificabili.
Le azioni di Boundless sono in realtà abbastanza audaci. Non solo ha lanciato una mainnet a livello tecnico, integrando il calcolo verificabile in un modello economico reale, ma ha anche dichiarato un obiettivo chiaro al vertice: il futuro dell'IA deve essere "IA verificabile". Dietro questa frase ci sono due significati. Primo, l'IA non può più essere una scatola nera totale, gli utenti non possono solo vedere i risultati senza conoscere il perché. Secondo, senza rivelare la privacy e senza rendere pubblici i modelli e i dati di base, l'IA dovrebbe comunque essere in grado di dimostrare in qualche modo l'affidabilità dei suoi risultati. Questo "modo" è il valore della prova a conoscenza zero.
La particolarità della prova a conoscenza zero è che consente al sistema di dimostrare "Ho davvero giocato questa carta" senza "mostrare le carte coperte". Immagina di dialogare con un'IA che ti fornisce una risposta; potresti preoccuparti se sia stata generata dall'IA o se i dati siano stati manomessi. In questo momento, l'IA può generare una prova che ti dice "Ho effettivamente calcolato questo risultato sulla base di queste regole e in queste condizioni di input". Non hai bisogno di conoscere tutti i parametri e i dettagli di addestramento dell'IA, ma puoi confermare che il suo risultato non è frutto di invenzione. Questo è lo standard di fiducia che Boundless vuole promuovere: trasparente ma non rivelatore, verificabile ma non prolisso.
Durante il vertice, il focus della discussione si è concentrato su tre direzioni: protezione della privacy, verificabilità e responsabilità. La protezione della privacy è importante perché i sistemi di IA spesso richiedono grandi quantità di dati degli utenti per l'addestramento, e ciò che preoccupa di più gli utenti è "i miei dati saranno esposti?". Le prove a conoscenza zero possono risolvere questo problema, permettendo al processo di verifica di non esporre informazioni originali. La verificabilità è il cuore dell'intero tema; senza un passaggio di prova, i risultati dell'IA rimangono difficili da accettare. Per quanto riguarda la responsabilità, è una questione più pratica: se un risultato di IA causa danni, di chi è la responsabilità? #Boundless sta cercando di rinforzare il passaggio della "prova del processo" per garantire che il risultato non sia stato generato da operazioni oscure.
Tuttavia, devo anche dire che questa strada non è facile. I modelli di IA stanno diventando sempre più complessi, e i risultati generati possono includere calcoli di miliardi di parametri; fare prove a conoscenza zero su una tale scala è una grande sfida. La quantità di calcoli necessari per la prova è elevata e il processo di verifica richiede anche risorse. Se i problemi di prestazioni non possono essere risolti, questo standard di fiducia rimarrà solo a livello teorico. Inoltre, poiché i diversi team hanno modi di implementazione propri, senza standardizzazione e protocolli unificati, non saranno compatibili tra loro e l'ecosistema sarà difficile da stabilire.
Penso che la cosa più interessante sia che #Boundless non si sia fermata a "parlare su carta", ma ha cercato di spingere attraverso incentivi economici. Cioè, i nodi coinvolti nel lavoro di verifica non stanno contribuendo solo per passione, ma possono davvero ottenere un guadagno. È un design intelligente, perché nel campo della blockchain e della decentralizzazione, gli incentivi sono il motore principale che spinge il funzionamento del sistema. Boundless vuole trasformare la "verifica" in una forma di produttività, piuttosto che in un ornamento da laboratorio.
Guardiamo a un possibile scenario futuro. Potrebbe essere che tra qualche anno, ogni strumento di IA che utilizziamo, sia un modello generativo per scrivere articoli che un sistema di supporto per la diagnosi per i medici, porterà automaticamente una "prova verificabile". Proprio come ora i telefoni inviano foto con informazioni sulla data e il luogo di scatto, anche l'output dell'IA avrà un "etichetta di fiducia". Se qualcuno solleva dubbi, puoi direttamente mostrare la prova dicendo: "Questo è un risultato verificato, non è inventato". A quel punto, l'IA non sarà più solo un "assistente intelligente", ma un "compagno onesto".
Quello che fa Boundless è un passo in questa direzione. Vuole scrivere lo standard di fiducia nella logica di base dei sistemi intelligenti attraverso la combinazione di ZK e IA. Non è ancora chiaro se questo potrà avere successo, ma almeno c'è un punto di partenza chiaro. E penso che, rispetto a molti team che stanno ancora facendo ricerca sulla carta, l'ambizione di Boundless sia più vicina alla realtà; ha il coraggio di legare la tecnologia e i modelli economici, che è la chiave per portare tutto in pratica.
Quindi, se mi chiedi cosa penso di questo vertice sulla verifica dell'intelligenza, direi: non è solo una discussione accademica, ma l'inizio di un futuro verificabile per l'IA. Potremmo aver bisogno di alcuni anni per vedere un standard di fiducia completo ampiamente diffuso nel campo dell'IA, ma Boundless ha già posato il primo mattone. Il futuro mondo intelligente non deve essere solo potente, ma anche affidabile. Boundless sta cercando di gettare le basi per questa affidabilità.
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