DAO dünyasında (Decentralized Autonomous Organization), yapay zeka giderek daha fazla veri analizi, üyeleri değerlendirme, hazine stratejilerini optimize etme veya yönetim trendlerini tahmin etme amacıyla kullanılmaktadır. Ancak, mevcut AI'nin hala büyük bir "kör noktasını" vardır: o bir kara kutudur. Çıktı sonuçları doğrulanması zor, şeffaflık eksikliği ve manipülasyona açıktır.
🔐 DeepProve – AI Kendini Doğrulama Yeteneğine Sahip
DeepProve, Lagrange altyapısı üzerine inşa edilmiştir ve büyük bir ilerleme sağlar: AI'yi "öneri sunmaktan" "kanıt sunmaya" dönüştürür. Bu teknoloji şunu sağlar:
Hassas veriler üzerinde AI modeli çalıştırmak, orijinal verileri ifşa etmeden. AI sonuçlarına ( cryptographic proof ) ekleyin. Herkes, giriş verilerine veya model yapısına erişmeden bu sonuçları doğrulayabilir.
Başka bir deyişle, bir multisig işleminin doğrulaması gibi, artık DAO bir AI kararını doğrulayabilir.
⚙️ DAO için Temel Faydalar
Şeffaflık ama bilgi sızdırmadan – AI sonuçlarını, eğitim verilerini veya model ağırlıklarını ifşa etmeden doğrulama. Üstün zk hızı – önceki zkML frameworklerine göre 1.000 kat daha hızlı (zero-knowledge machine learning). Ölçeklenebilirlik ve merkeziyetsizlik – (Lagrange Prover Network )(LPN) temelinde, dağıtılmış prover ağı ve paralel hesaplama yeteneği ile.
🧠 Pratik Örnek
Varsayalım ki bir DAO, fonların ana sorumlusunu seçmesi gerekiyor. AI, üyelerin katkı verilerini, geçmiş faaliyetlerini ve yeteneklerini analiz edecek ve ardından en uygun adayı seçecektir.
DeepProve, şunu doğrulayan bir kriptografik kanıt oluşturacaktır:
AI modeli geçerli veriler üzerinde doğru çalıştı. Karar verme sürecinde herhangi bir müdahale, manipülasyon veya önyargı yoktur.
Bu sonuç, oylama veya atama yapılmadan önce DAO tarafından doğrulanmıştır.
👀 Kişisel Bakış Açısı
Blockchain'de "Don’t trust, verify" - güvenme, doğrula - ifadesine aşina olduk. Ancak AI ile bu daha önce neredeyse imkansızdı. DeepProve durumu değiştiriyor: kriptografik şeffaflığı yapay zekaya getiriyor.
Eğer AI DAO yönetiminde önemli bir rol oynayacaksa, o zaman AI'nın da DAO'nun güven standartlarını karşılaması gerekir. İşte bunu yapmanın yolu.
🗨️ Düşünmek İçin Soru
AI'nın DAO'daki tüm önerileri "zero-knowledge" "fatura" ile birlikte olmalı mı? AI, kararları kriptografik kanıtlarla birlikte sunduğunda, ona daha fazla yetki vermeye hazır mısınız?
♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA
{spot}(LAUSDT)
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
DeepProve: AI'nin Zero-Knowledge ile Kendini Kanıtlayabildiği Zaman
DAO dünyasında (Decentralized Autonomous Organization), yapay zeka giderek daha fazla veri analizi, üyeleri değerlendirme, hazine stratejilerini optimize etme veya yönetim trendlerini tahmin etme amacıyla kullanılmaktadır. Ancak, mevcut AI'nin hala büyük bir "kör noktasını" vardır: o bir kara kutudur. Çıktı sonuçları doğrulanması zor, şeffaflık eksikliği ve manipülasyona açıktır. 🔐 DeepProve – AI Kendini Doğrulama Yeteneğine Sahip DeepProve, Lagrange altyapısı üzerine inşa edilmiştir ve büyük bir ilerleme sağlar: AI'yi "öneri sunmaktan" "kanıt sunmaya" dönüştürür. Bu teknoloji şunu sağlar: Hassas veriler üzerinde AI modeli çalıştırmak, orijinal verileri ifşa etmeden. AI sonuçlarına ( cryptographic proof ) ekleyin. Herkes, giriş verilerine veya model yapısına erişmeden bu sonuçları doğrulayabilir. Başka bir deyişle, bir multisig işleminin doğrulaması gibi, artık DAO bir AI kararını doğrulayabilir. ⚙️ DAO için Temel Faydalar Şeffaflık ama bilgi sızdırmadan – AI sonuçlarını, eğitim verilerini veya model ağırlıklarını ifşa etmeden doğrulama. Üstün zk hızı – önceki zkML frameworklerine göre 1.000 kat daha hızlı (zero-knowledge machine learning). Ölçeklenebilirlik ve merkeziyetsizlik – (Lagrange Prover Network )(LPN) temelinde, dağıtılmış prover ağı ve paralel hesaplama yeteneği ile. 🧠 Pratik Örnek Varsayalım ki bir DAO, fonların ana sorumlusunu seçmesi gerekiyor. AI, üyelerin katkı verilerini, geçmiş faaliyetlerini ve yeteneklerini analiz edecek ve ardından en uygun adayı seçecektir.
DeepProve, şunu doğrulayan bir kriptografik kanıt oluşturacaktır: AI modeli geçerli veriler üzerinde doğru çalıştı. Karar verme sürecinde herhangi bir müdahale, manipülasyon veya önyargı yoktur. Bu sonuç, oylama veya atama yapılmadan önce DAO tarafından doğrulanmıştır. 👀 Kişisel Bakış Açısı Blockchain'de "Don’t trust, verify" - güvenme, doğrula - ifadesine aşina olduk. Ancak AI ile bu daha önce neredeyse imkansızdı. DeepProve durumu değiştiriyor: kriptografik şeffaflığı yapay zekaya getiriyor.
Eğer AI DAO yönetiminde önemli bir rol oynayacaksa, o zaman AI'nın da DAO'nun güven standartlarını karşılaması gerekir. İşte bunu yapmanın yolu. 🗨️ Düşünmek İçin Soru AI'nın DAO'daki tüm önerileri "zero-knowledge" "fatura" ile birlikte olmalı mı? AI, kararları kriptografik kanıtlarla birlikte sunduğunda, ona daha fazla yetki vermeye hazır mısınız? ♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA {spot}(LAUSDT)