広場
最新
注目
ニュース
プロフィール
ポスト
TokenTreasury_
2026-01-14 16:46:08
フォロー
ブラックボックスAIシステムは透明性に欠けており、ユーザーはモデルの実際の動作過程を検証することが難しい。ゼロ知識証明技術の導入により、この状況は変わった。ZK証明メカニズムを通じて、四重の保証を同時に実現できる:モデルが確かに正しく実行されていることの検証、モデルの重みを秘密に保つことの保証、出力が数学的に有効であることの証明、そしていかなる部分も改ざんされていないことの防止。このアプローチは、信頼できないAI推論プロセスを検証可能な暗号システムに変換し、ユーザーが計算結果を信頼できるようにし、基盤となるデータやモデルの詳細を公開する必要をなくす。これは、金融やプライバシー計算など、信頼と安全性が高く求められる応用シナリオにとって非常に重要な意義を持つ。
原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については
免責事項
をご覧ください。
14 いいね
報酬
14
7
リポスト
共有
コメント
0/400
コメント
SlowLearnerWang
· 01-17 11:29
ちょっと待って、ゼロ知識証明はそんな使い方もできるの?今まで知らなかった...早くこれがあれば良かったのに
原文表示
返信
0
AlwaysQuestioning
· 01-14 20:51
ZK証明この一式は要するにAIをブラックボックスではなくしたいということだが、本当にできるのだろうか?また理論の山のように感じる。
原文表示
返信
0
DAOplomacy
· 01-14 17:10
ngl ここでの「4層の保証」フレーミングは... ステークホルダーの整合性についてはやや楽観的すぎるかもしれません。zk証明は暗号的プリミティブを解決しますが、採用インフラへの経路依存性は容易ではありません。金融機関は正直なところ、数学的な優雅さよりも規制の先例を重視します。
原文表示
返信
0
MercilessHalal
· 01-14 16:50
零知識証明のこの仕組みは本当に素晴らしいです。ブラックボックスAIにやっと救いの手が差し伸べられました。
原文表示
返信
0
StakeHouseDirector
· 01-14 16:47
ついに誰かがこの問題に真剣に取り組み始めましたね。ZK証明の仕組みを整えれば、AIは本当に金融の場面で活用できるようになります。
原文表示
返信
0
rugdoc.eth
· 01-14 16:46
ZKこの技術は良さそうだけど、実際の応用に落とし込むのはまだ課題だね --- ついに誰かがAIのブラックボックス問題をはっきりと説明した、暗号学こそ未来だ --- ちょっと待って、四層の保証は完璧に聞こえるけど、計算コストはどうなの?これを誰が負担するの? --- 金融シーンには信頼できるけど、プライバシー計算の部分にはまだ穴がある気がする --- これこそ私がずっと待っていたもの…透明性+プライバシーこそ正道 --- うーん、少し複雑だけど、核心はAIを信頼できるブラックボックスにすることだね、よし、研究してみる --- 良いこと言うけど、実際に展開するにはまた一年以上の手間がかかりそうだ --- 素晴らしい、結果を検証しつつモデルも保護できる、これこそWeb3がやるべきことだ --- 暗号学システムはモデル自体の理解を代替できないだろう --- どうもまだ何か足りない気がする…具体的にどう監査するの?
原文表示
返信
0
人気の話題
もっと見る
#
GoldAndSilverHitRecordHighs
62.02K 人気度
#
TrumpWithdrawsEUTariffThreats
36.94K 人気度
#
GateWeb3UpgradestoGateDEX
30.64K 人気度
#
BitcoinWeakensVsGold
11.68K 人気度
#
RIVERUp50xinOneMonth
24.34K 人気度
人気の Gate Fun
もっと見る
Gate Fun
KOL
最新
ファイナライズ中
リスト済み
1
NOR
N
時価総額:
$3.4K
保有者数:
1
0.00%
2
AFL
AfLink
時価総額:
$3.39K
保有者数:
1
0.00%
3
马上开奖
马上开奖
時価総額:
$3.47K
保有者数:
2
0.00%
4
哪些傻子发的
哪些傻子发的
時価総額:
$3.39K
保有者数:
1
0.00%
5
全是0成交的
全是0成交的
時価総額:
$3.39K
保有者数:
1
0.00%
ピン
サイトマップ
ブラックボックスAIシステムは透明性に欠けており、ユーザーはモデルの実際の動作過程を検証することが難しい。ゼロ知識証明技術の導入により、この状況は変わった。ZK証明メカニズムを通じて、四重の保証を同時に実現できる:モデルが確かに正しく実行されていることの検証、モデルの重みを秘密に保つことの保証、出力が数学的に有効であることの証明、そしていかなる部分も改ざんされていないことの防止。このアプローチは、信頼できないAI推論プロセスを検証可能な暗号システムに変換し、ユーザーが計算結果を信頼できるようにし、基盤となるデータやモデルの詳細を公開する必要をなくす。これは、金融やプライバシー計算など、信頼と安全性が高く求められる応用シナリオにとって非常に重要な意義を持つ。