Como as Provas de Conhecimento Zero Estão Tornando os Agentes de IA Mais Inteligentes e Eficientes: O Futuro da Computação Colaborativa
A tecnologia de Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais presente em todos os lugares. Ela aparece no topo dos resultados dos motores de busca, está sendo usada para escrever linhas menores de código, pode conduzir pesquisas e citar fontes, e algumas pessoas estão até tentando descobrir como colocá-la na sua máquina de lavar louça. Embora a necessidade de ter IA na sua máquina de lavar louça possa ser debatida, uma coisa que não pode ser debatida é que usar esse tanto de poder computacional tem custos definitivos.
A energia necessária para treinar e operar sistemas de IA é imensa. Centros de dados massivos devem ser construídos para processar as informações necessárias para fazer uma IA entender seu pedido e dar uma resposta coerente. Até o próximo ano, espera-se que esses centros de dados usem coletivamente tanta energia quanto todo o país do Japão. Embora nem todos os aspectos desses centros sejam dedicados à IA, o problema do consumo de energia deles deve ser abordado da mesma forma.
Complicar as coisas é o aumento dos padrões de pessoas usando IA. As tendências da IA de alucinar, declarar informações erradas ou completamente inventar coisas são cada vez mais conhecidas. Os usuários exigem provas de que a informação fornecida pelos modelos de IA é precisa, baseada em dados confiáveis e processada corretamente. Dada a importância de certas tarefas que a IA agora está sendo confiada, como reconhecimento de imagem, orientação de robôs e decisão sobre como dirigir carros, é compreensível que as pessoas possam querer provas de que o modelo de IA está usando dados sólidos para operar. Naturalmente, isso exige mais processamento, mais dados e mais uso de energia.
No entanto, há uma maneira de abordar ambos os problemas ao mesmo tempo. Provas de Conhecimento Zero (provas ZK) são uma ferramenta poderosa que permite aos usuários confirmar a precisão das informações enquanto protege a privacidade. Usadas corretamente, podem fazer isso com notável eficiência.
Provas ZK Explicadas
Para aqueles que precisam de uma atualização, as provas ZK são métodos para provar a alguém que uma parte possui informações particulares sem simplesmente mostrar a elas essas informações.
Um exemplo ilustrativo comum é o da 'Caverna de Ali Baba'. Imagine que você está em uma caverna mágica em forma de anel com um túnel levando a ela. Do lado oposto do anel em relação ao túnel, e escondida pela parede da caverna, está uma porta mágica que só se abre com uma palavra mágica. Suponha que você tenha um amigo que quer provas de que você conhece a palavra mágica, mas você não quer que eles ouçam o que é. Como você faria isso?
Uma resposta é provar que a única maneira de contornar a caverna sem passar pelo túnel de entrada é pela porta e a única maneira de passar pela porta é conhecer a senha. Então, ao fazer exatamente isso, você prova que tem a senha — mesmo que seu amigo ainda não saiba qual é.
Isso pode ser mais esclarecido com outra história. Imagine que seu amigo é daltônico. Ele não acredita totalmente que duas bolas que você tem, uma vermelha e uma verde que são outras identificações, são diferentes. Para provar que podem ser diferenciadas, você o faz colocá-las atrás das costas e depois mostrar uma. Se ele trocá-las atrás das costas, você saberia. Após algumas rodadas de correção, dizendo a ele se ele trocou as bolas, ele acredita que você pode diferenciá-las, mesmo que você nunca tenha dito a ele qual é a verde e qual é a vermelha.
Essas provas têm uma série de aplicações, particularmente em autenticação, preservação da privacidade e áreas relacionadas. Elas podem ser úteis para abordar os problemas da IA.
ZK encontra IA
Pode ser possível aplicar provas ZK à IA de uma maneira que confirme a precisão das informações fornecidas de forma eficiente, eficaz e de uma maneira que proteja os dados usados para treinar o modelo de IA. Ao usar essas provas, um usuário poderia rapidamente confirmar que os dados citados pelo modelo de IA realmente existem, sem necessariamente ter acesso direto a esses dados.
Além disso, isso poderia ser feito de maneira bastante eficiente, abordando questões de consumo de energia. A prova ZK-SNARK, que significa 'argumento não interativo sucinto de conhecimento', é particularmente pequena em termos de provas como esta, e poderia ser usada para provar a precisão de muitos tipos de informações a um baixo custo computacional. Onde a velocidade é mais importante do que a economia de uso de dados, os ZK-STARKs, 'argumento escalável e transparente de conhecimento', poderiam ser de grande utilidade.
Ao aplicar provas ZK às saídas dos modelos de IA, pode ser possível adicionar um nível de certeza às saídas da IA sem adicionar a necessidade de um processamento ainda mais intensivo em energia. Dadas as potencialidades da IA e os problemas que enfrenta atualmente quando alucina, abordar essa questão deve ser uma preocupação primária para muitos que trabalham na área. As possíveis soluções prometidas pelas provas ZK devem ser levadas a sério por todos os envolvidos.
Sobre a ARPA
A Rede ARPA (ARPA) é uma rede de computação descentralizada e segura construída para melhorar a equidade, segurança e privacidade das blockchains. A rede de assinatura BLS com limiar da ARPA serve como infraestrutura para um Gerador de Números Aleatórios (RNG) verificável, carteira segura, ponte entre cadeias e custódia descentralizada em múltiplas blockchains.
A ARPA era anteriormente conhecida como ARPA Chain, uma rede de Computação Multi-partidária (MPC) que preserva a privacidade, fundada em 2018. A Mainnet da ARPA completou mais de 224.000 tarefas de computação nos últimos anos. Nossa experiência em MPC e outras criptografias lançou a base para nossos inovadores esquemas de assinatura BLS com limiar (TSS-BLS) e nos levou à rede ARPA de hoje.
Randcast, um Gerador de Números Aleatórios (RNG) verificável, é o primeiro aplicativo que aproveita a ARPA como infraestrutura. O Randcast oferece uma fonte aleatória gerada criptograficamente com segurança superior e baixo custo em comparação com outras soluções. Metaverso, jogos, loteria, mintagem de NFT e whitelist, geração de chaves e distribuição de tarefas de validadores de blockchain podem se beneficiar da aleatoriedade à prova de adulteração do Randcast.
Para mais informações sobre a ARPA, entre em contato conosco em contact@arpanetwork.io.
Saiba sobre as recentes notícias oficiais da ARPA:
Twitter: @arpaofficial
Medium: https://medium.com/@arpa
Discord: https://dsc.gg/arpa-network
Telegram (Português): https://t.me/arpa_community
Telegram (Turco): https://t.me/Arpa_Turkey
Telegram (Coreano): https://t.me/ARPA_Korea
Reddit: https://www.reddit.com/r/arpachain/
