Dalam dunia DAO (Organisasi Otonom Terdesentralisasi), kecerdasan buatan semakin banyak diterapkan untuk menganalisis data, mengevaluasi anggota, mengoptimalkan strategi kas, atau memprediksi tren manajemen. Namun, AI saat ini masih memiliki "titik buta" besar: itu adalah kotak hitam. Hasil keluaran sulit diverifikasi, kurang transparan, dan mudah dimanipulasi.
🔐 DeepProve – AI Dapat Membuktikan Kebenarannya Sendiri
DeepProve, dibangun di atas infrastruktur Lagrange, membawa kemajuan besar: mengubah AI dari "memberikan saran" menjadi "memberikan bukti". Teknologi ini memungkinkan:
Menjalankan model AI pada data sensitif tanpa mengungkapkan data asli. Lampirkan bukti kriptografi (cryptographic proof) ke hasil AI. Siapa pun dapat verifikasi hasil tersebut tanpa perlu mengakses data input atau struktur model.
Dengan kata lain, seperti halnya verifikasi transaksi multisig, kini DAO dapat memverifikasi keputusan AI.
⚙️ Manfaat Utama untuk DAO
Transparan tanpa mengungkap informasi – verifikasi hasil AI tanpa harus mengungkap data pelatihan atau bobot model. Kecepatan zk yang luar biasa – lebih cepat hingga 1.000 kali dibandingkan framework zkML (zero-knowledge machine learning) sebelumnya. Skala dan desentralisasi – berbasis pada Lagrange Prover Network (LPN), dengan jaringan prover yang terdistribusi dan kemampuan komputasi paralel.
🧠 Contoh Praktis
Misalkan sebuah DAO perlu memilih orang yang bertanggung jawab atas dana. AI akan menganalisis data kontribusi, riwayat kegiatan, dan keterampilan anggota, kemudian memilih kandidat yang optimal.
DeepProve akan membuat bukti kriptografi verifikasi bahwa:
Model AI telah berjalan dengan benar pada data yang valid.Tidak ada intervensi, manipulasi, atau bias dalam proses pengambilan keputusan.
Hasil ini diverifikasi oleh DAO sebelum pemungutan suara atau penunjukan dilakukan.
👀 Sudut Pandang Pribadi
Dalam blockchain, kita sudah akrab dengan ungkapan "Don’t trust, verify" – jangan percaya, tetapi verifikasi. Namun dengan AI, hal itu sebelumnya hampir mustahil. DeepProve mengubah permainan: membawa transparansi kriptografi ke dalam kecerdasan buatan.
Jika AI akan memainkan peran penting dalam pengelolaan DAO, maka AI juga harus memenuhi standar kepercayaan DAO. Inilah cara untuk melakukannya.
🗨️ Pertanyaan untuk direnungkan
Apakah semua rekomendasi AI dalam DAO harus disertai dengan "tagihan" zero-knowledge? Jika AI membuat keputusan dengan bukti kriptografi, apakah Anda bersedia memberikan lebih banyak wewenang kepadanya?
♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA
{spot}(LAUSDT)
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
DeepProve: Ketika AI Dapat Membuktikan Diri Sendiri dengan Zero-Knowledge
Dalam dunia DAO (Organisasi Otonom Terdesentralisasi), kecerdasan buatan semakin banyak diterapkan untuk menganalisis data, mengevaluasi anggota, mengoptimalkan strategi kas, atau memprediksi tren manajemen. Namun, AI saat ini masih memiliki "titik buta" besar: itu adalah kotak hitam. Hasil keluaran sulit diverifikasi, kurang transparan, dan mudah dimanipulasi. 🔐 DeepProve – AI Dapat Membuktikan Kebenarannya Sendiri DeepProve, dibangun di atas infrastruktur Lagrange, membawa kemajuan besar: mengubah AI dari "memberikan saran" menjadi "memberikan bukti". Teknologi ini memungkinkan: Menjalankan model AI pada data sensitif tanpa mengungkapkan data asli. Lampirkan bukti kriptografi (cryptographic proof) ke hasil AI. Siapa pun dapat verifikasi hasil tersebut tanpa perlu mengakses data input atau struktur model. Dengan kata lain, seperti halnya verifikasi transaksi multisig, kini DAO dapat memverifikasi keputusan AI. ⚙️ Manfaat Utama untuk DAO Transparan tanpa mengungkap informasi – verifikasi hasil AI tanpa harus mengungkap data pelatihan atau bobot model. Kecepatan zk yang luar biasa – lebih cepat hingga 1.000 kali dibandingkan framework zkML (zero-knowledge machine learning) sebelumnya. Skala dan desentralisasi – berbasis pada Lagrange Prover Network (LPN), dengan jaringan prover yang terdistribusi dan kemampuan komputasi paralel. 🧠 Contoh Praktis Misalkan sebuah DAO perlu memilih orang yang bertanggung jawab atas dana. AI akan menganalisis data kontribusi, riwayat kegiatan, dan keterampilan anggota, kemudian memilih kandidat yang optimal.
DeepProve akan membuat bukti kriptografi verifikasi bahwa: Model AI telah berjalan dengan benar pada data yang valid.Tidak ada intervensi, manipulasi, atau bias dalam proses pengambilan keputusan. Hasil ini diverifikasi oleh DAO sebelum pemungutan suara atau penunjukan dilakukan. 👀 Sudut Pandang Pribadi Dalam blockchain, kita sudah akrab dengan ungkapan "Don’t trust, verify" – jangan percaya, tetapi verifikasi. Namun dengan AI, hal itu sebelumnya hampir mustahil. DeepProve mengubah permainan: membawa transparansi kriptografi ke dalam kecerdasan buatan.
Jika AI akan memainkan peran penting dalam pengelolaan DAO, maka AI juga harus memenuhi standar kepercayaan DAO. Inilah cara untuk melakukannya. 🗨️ Pertanyaan untuk direnungkan Apakah semua rekomendasi AI dalam DAO harus disertai dengan "tagihan" zero-knowledge? Jika AI membuat keputusan dengan bukti kriptografi, apakah Anda bersedia memberikan lebih banyak wewenang kepadanya? ♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA {spot}(LAUSDT)