$LA
Oto zwięzłe wyjaśnienie roszczenia:
Lagrange to projekt infrastruktury blockchain, który wykorzystuje dowody zerowej wiedzy (ZK), aby uczynić AI i inne obliczenia weryfikowalnymi i godnymi zaufania. W swojej istocie pomysł polega na kryptograficznym udowodnieniu, że obliczenie — takie jak wnioskowanie modelu AI — zostało wykonane poprawnie, nie ujawniając wewnętrznych danych ani samego modelu. W ten sposób „przynosi zaufanie i bezpieczeństwo” systemom opartym na AI.
🧠 Co to oznacza
Dowody Zerowej Wiedzy (ZKPs):
Są to techniki kryptograficzne, w których jedna strona (prover) może przekonać drugą (weryfikatora), że dane stwierdzenie jest prawdziwe, nie ujawniając podstawowych danych. Zastosowane w AI, ZKPs mogą udowodnić, że model AI wygenerował określony wynik z danego wejścia — bez ujawniania modelu ani wrażliwych danych.
Podejście Lagrange:
Lagrange łączy kilka technologii, aby umożliwić weryfikowalną AI:
DeepProve (biblioteka zkML): Generuje dowody ZK dla wniosków uczenia maszynowego, aby każdy mógł zweryfikować poprawność wyników AI bez widzenia wnętrza modelu.
Sieć Prover ZK: Zdecentralizowana sieć, która tworzy i dostarcza te dowody na dużą skalę dla różnych aplikacji, w tym AI.
ZK Koprocesor: Pozwala programistom na wykonywanie skomplikowanych obliczeń (na danych blockchain lub w inny sposób) poza łańcuchem, a następnie weryfikację ich w łańcuchu za pomocą dowodów ZK.
🔐 Implkacje dla zaufania i bezpieczeństwa AI
Teoretycznie korzystanie z dowodów ZK dla AI może:
Zwiększyć przejrzystość i zaufanie: Użytkownicy mogą zweryfikować, że wynik AI został wygenerowany przez ważny model i poprawne obliczenia.
Chronić prywatne modele/dane: Weryfikacja nie wymaga ujawniania wag modelu ani danych treningowych.
Wspierać kontrole bezpieczeństwa: Szczególnie w obszarach wysokiego ryzyka (opiece zdrowotnej, finansach, systemach autonomicznych), weryfikowalna AI pomaga zapewnić poprawność i zgodność.