У світі DAO (Decentralized Autonomous Organization), штучний інтелект все більше застосовується для аналізу даних, оцінки учасників, оптимізації стратегії казначейства або прогнозування тенденцій управління. Однак AI наразі все ще має велику "сліпу зону": це чорна скринька. Результати важко верифікувати, недостатньо прозорі та легко піддаються маніпуляціям.
🔐 DeepProve – AI, який може підтвердити свою правильність
DeepProve, побудований на інфраструктурі Lagrange, приносить великий прогрес: перетворює ШІ з "надання підказок" на "надання доказів". Ця технологія дозволяє:
Запустіть модель ШІ на чутливих даних, не розкриваючи вихідні дані. Додайте в криптографічне підтвердження (cryptographic proof) до результату ШІ. Будь-хто може верифікувати цей результат, не маючи доступу до вхідних даних або структури моделі.
Інакше кажучи, так само як верифікація мультипідписної транзакції, тепер DAO може верифікувати рішення AI.
⚙️ Ключові переваги для DAO
Прозорість без розкриття інформації – верифікація результатів AI без необхідності розкривати дані для навчання або ваги моделі. Швидкість zk перевершує – швидше до 1.000 разів порівняно з попередніми фреймворками zkML (zero-knowledge machine learning). Масштаб і децентралізація – засновано на Lagrange Prover Network (LPN), з розподіленою мережею провайдерів і можливістю паралельних обчислень.
🧠 Приклад з практики
Припустимо, що DAO потрібно вибрати відповідального за фонд. ШІ проаналізує дані внесків, історію діяльності та навички учасників, після чого обере оптимального кандидата.
DeepProve створить криптографічне свідоцтво, що підтверджує:
Модель ШІ працювала правильно на дійсних даних. Не було втручання, маніпуляцій або упереджень у процесі прийняття рішень.
Цей результат був підтверджений DAO перед проведенням голосування або призначення.
👀 Особистий Погляд
У блокчейні ми звикли до фрази "Don’t trust, verify" – не вір, а верифікуй. Але з штучним інтелектом це раніше було майже неможливо. DeepProve змінює гру: приносить криптографічну прозорість у штучний інтелект.
Якщо ШІ відіграватиме важливу роль в управлінні DAO, тоді ШІ також повинен відповідати стандартам довіри DAO. Це саме те, як це зробити.
🗨️ Питання для роздумів
Чи повинні всі рекомендації ШІ в DAO супроводжуватися "нульовими знаннями"? Якщо ШІ приймає рішення з доказами криптографії, чи готові ви делегувати йому більше?
♡подобається💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA
{спот}(LAUSDT)
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeepProve: Коли ШІ Може Самостійно Доводити За Допомогою Нульових Знань
У світі DAO (Decentralized Autonomous Organization), штучний інтелект все більше застосовується для аналізу даних, оцінки учасників, оптимізації стратегії казначейства або прогнозування тенденцій управління. Однак AI наразі все ще має велику "сліпу зону": це чорна скринька. Результати важко верифікувати, недостатньо прозорі та легко піддаються маніпуляціям. 🔐 DeepProve – AI, який може підтвердити свою правильність DeepProve, побудований на інфраструктурі Lagrange, приносить великий прогрес: перетворює ШІ з "надання підказок" на "надання доказів". Ця технологія дозволяє: Запустіть модель ШІ на чутливих даних, не розкриваючи вихідні дані. Додайте в криптографічне підтвердження (cryptographic proof) до результату ШІ. Будь-хто може верифікувати цей результат, не маючи доступу до вхідних даних або структури моделі. Інакше кажучи, так само як верифікація мультипідписної транзакції, тепер DAO може верифікувати рішення AI. ⚙️ Ключові переваги для DAO Прозорість без розкриття інформації – верифікація результатів AI без необхідності розкривати дані для навчання або ваги моделі. Швидкість zk перевершує – швидше до 1.000 разів порівняно з попередніми фреймворками zkML (zero-knowledge machine learning). Масштаб і децентралізація – засновано на Lagrange Prover Network (LPN), з розподіленою мережею провайдерів і можливістю паралельних обчислень. 🧠 Приклад з практики Припустимо, що DAO потрібно вибрати відповідального за фонд. ШІ проаналізує дані внесків, історію діяльності та навички учасників, після чого обере оптимального кандидата.
DeepProve створить криптографічне свідоцтво, що підтверджує: Модель ШІ працювала правильно на дійсних даних. Не було втручання, маніпуляцій або упереджень у процесі прийняття рішень. Цей результат був підтверджений DAO перед проведенням голосування або призначення. 👀 Особистий Погляд У блокчейні ми звикли до фрази "Don’t trust, verify" – не вір, а верифікуй. Але з штучним інтелектом це раніше було майже неможливо. DeepProve змінює гру: приносить криптографічну прозорість у штучний інтелект.
Якщо ШІ відіграватиме важливу роль в управлінні DAO, тоді ШІ також повинен відповідати стандартам довіри DAO. Це саме те, як це зробити. 🗨️ Питання для роздумів Чи повинні всі рекомендації ШІ в DAO супроводжуватися "нульовими знаннями"? Якщо ШІ приймає рішення з доказами криптографії, чи готові ви делегувати йому більше? ♡подобається💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA {спот}(LAUSDT)