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专家称ZKP技术是“新一代人工智能”的基础 - ForkLog: 加密货币,人工智能,奇点,未来
零知识证明技术(ZKP)将成为可靠人工智能和数字身份的新纪元的基础,Billions Network的首席执行官埃文·麦克马伦如此认为。
它将为个人和组织提供安全透明地与各种平台互动的机会。
问题的本质
随着人工智能代理的普及,人们需要提供越来越多的生物识别数据,以确认他们不是机器人。
如果个人信息被公开,机器可能会利用这些信息。例如,假冒一个真实的人。这可能会干扰旨在筛选“非活跃”用户的系统。
出现了“军备竞赛”:检查越仔细,数据泄露到网络的风险就越高。
不可接受的是对人类要求透明性,而对机器却接受不透明性,麦克马伦认为。无论是机器人还是在线用户,都需要更有效的身份验证方式。
收集生物识别数据并形成集中式注册册并不是解决办法,因为这些数据库不可避免地会引起网络犯罪分子的注意。
信任的缺失妨碍了进步
缺乏可靠的人工智能身份验证机制造成了问题。只要AI代理可以冒充人类、操纵市场或进行未经授权的交易,企业就不急于广泛采用自主系统。
麦克马伦强调,经过再训练后的LLM变得更加危险——与原始“基础”神经网络相比,它们产生有害或不良回答的频率提高了22倍。
破解,即通过越狱绕过内置安全系统,这样定制的解决方案也更简单。
如果服务无法理解谁在与其交互,那么任何与AI的互动尝试都成为潜在的泄露或未经授权使用的风险。
合法的人工智能系统需要可验证的凭证,以便参与正在形成的“代理-代理”经济。如果交易机器人与另一个机器人进行操作,双方都必须对其身份和问责系统有信心。
从人们的角度来看,情况也不完美。传统的身份验证系统常常导致大规模的数据泄露,允许专制监控,并为公司带来数十亿的收入,出售个人信息而不给予所有者任何补偿。
人们不想分享个人数据,但监管要求迫使他们这样做。
解决方案
零知识证明可以成为一个工具,通过它,人类和人工智能可以在没有滥用风险的情况下验证自己的资格。
ZKP允许主体在不披露原始数据的情况下验证特定声明。示例:
这项技术仍然是一个在监管灰色地带的利基解决方案,且对广大受众而言鲜为人知。此外,赚取个人数据的公司并不感兴趣于集成ZKP。
然而,更灵活的身份识别市场参与者已经开始应用零知识技术,麦克马伦指出。
后果
生成式人工智能每年可能为全球经济带来数万亿美元,但由于与身份验证相关的障碍,仍有相当一部分潜力未得到实现。
此外,这项技术能够解决日益严重的深度伪造问题。每个内容片段都可以与经过验证的创作者关联,而无需透露其身份。
提醒一下,七月份中国推出了数字身份证。