DeepProve: AIがゼロ・ナレッジで自己証明できるとき

DAOの世界(Decentralized Autonomous Organization)では、人工知能がデータ分析、メンバー評価、財務戦略の最適化、またはガバナンスのトレンド予測にますます活用されています。しかし、現在のAIには大きな「盲点」が存在します。それはブラックボックスであることです。出力結果は確認が難しく、透明性に欠け、操作されやすいです。 🔐 DeepProve – AIはその正しさを証明できる DeepProveはLagrangeの基盤の上に構築されており、大きな進歩をもたらします：AIを「提案をする」から「証拠を提供する」へと変えます。この技術は次のように可能にします： 機密データを開示することなく、敏感なデータ上でAIモデルを実行します。AIの結果に暗号証明(を添付します。その結果は、入力データやモデル構造にアクセスすることなく、誰でも確認できます。 言い換えれば、マルチシグ取引を確認するのと同様に、今ではDAOがAIの決定を確認できる。 ⚙️ DAOの主な利点 情報を漏らさずに透明性を提供 – トレーニングデータやモデルの重みを開示することなくAIの結果を確認します。zkの速度が卓越 – 従来のzkML )ゼロ知識機械学習(よりも最大1,000倍速いです。スケーラビリティと分散化 – Lagrange Prover Network )LPN(に基づき、分散プロバーネットワークと並列計算能力を備えています。 🧠 実用例 あるDAOが資金の責任者を選ぶ必要があると仮定します。AIはメンバーの貢献データ、活動履歴、スキルを分析し、最適な候補者を選びます。

DeepProveは、次のことを確認する暗号証明を作成します: AIモデルは、有効なデータに対して正しく動作しました。意思決定の過程において、干渉、操作、または偏見はありませんでした。 この結果は、投票または任命を行う前にDAOによって確認されます。 👀 個人的な視点 ブロックチェーンでは、「Don’t trust, verify」（信じるな、確認せよ）という言葉に慣れています。しかし、AIにおいては、それは以前はほぼ不可能でした。DeepProveは状況を変えます：暗号の透明性を人工知能に持ち込みます。

もしAIがDAOの管理において重要な役割を果たすのであれば、AIもDAOの信頼基準を満たさなければなりません。これがそのための方法です。 🗨️ 考えるための質問 AIのDAOにおけるすべての推奨事項には「ゼロ知識証明」の「請求書」が付随するべきでしょうか？AIが暗号証明を伴って決定を下した場合、あなたはそれにより多くの権限を委譲することに準備ができていますか？ ♡➤のように💬 #lagrange @lagrangedev $LA {スポット})LAUSDT(