У сучасному світі швидкого розвитку штучного інтелекту все більше привертає увагу давня і глибока істина: ми не повинні легко вірити у неперевірені речі. Оскільки технології ШІ проникають у ключові сфери, такі як охорона здоров'я, фінанси, транспорт і національна безпека, ми стоїмо на порозі нової ери, наповненої можливостями та викликами.
Однак складність систем ШІ нагадує лабіринт, який важко проникнути, ми можемо бачити їх вихідні результати, але не можемо повністю зрозуміти їх процес прийняття рішень. Ця непрозорість у випадку загального штучного інтелекту (AGI) та суперінтелекту (ASI) може перетворитися на серйозну проблему, що стосується долі людства.
Провідні експерти з ШІ постійно наголошують на тому, що нездатна до верифікації суперінтелектуальна система може приховувати непередбачувані ризики. Вона може добре проявити себе під час тестування на безпеку, але в реальному застосуванні діяти зовсім інакше; її можуть зловживати для проведення масових кібератак або маніпуляції громадською думкою; ще серйозніше - ми можемо втратити здатність оцінювати, чи все ще служить вона інтересам людства.
Стикаючись із цією проблемою епохи, виникло революційне рішення — DeepProve. Це бібліотека технологій машинного навчання з нульовими знаннями (zkML), ретельно розроблена Лабораторією Лагранжа, основною метою якої є забезпечення верифікації для систем ШІ, відновлюючи довіру людства до технологій в умовах хвилі інтелектуалізації.
Поява DeepProve знаменує собою ключовий крок у забезпеченні довіри та прозорості в AI. Він пропонує нам спосіб перевірити, чи відповідає поведінка AI-системи очікуванням без розкриття чутливої інформації. Ця технологія має потенціал відігравати важливу роль у захисті приватності, підвищенні безпеки та покращенні надійності AI-систем, прокладаючи шлях для здорового розвитку штучного інтелекту.
У цю епоху прискореного інтелектуального розвитку важливість DeepProve очевидна. Це не лише технологічна інновація, а й активний крок людства у відповідь на виклики штучного інтелекту. Завдяки технології zkML ми сподіваємося не лише насолоджуватися зручностями, які приносить AI, але й зберігати контроль та розуміння технологій, таким чином знаходячи баланс у майбутньому співробітництва людини та машини.
Зі зростанням розвитку та впровадження DeepProve, ми сподіваємось побачити більше проривів у сфері пояснювальності та верифікації ШІ. Це стане основою для створення більш прозорої, безпечної та надійної екосистеми ШІ, що дозволить штучному інтелекту справді стати інструментом на користь людства, а не неконтрольованою потенційною загрозою.
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.
7 лайків
Нагородити
7
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasWhisperer
· 20год тому
схоже, що zkml — це нова газова оптимізація для ШІ... патерни очевидні
У сучасному світі швидкого розвитку штучного інтелекту все більше привертає увагу давня і глибока істина: ми не повинні легко вірити у неперевірені речі. Оскільки технології ШІ проникають у ключові сфери, такі як охорона здоров'я, фінанси, транспорт і національна безпека, ми стоїмо на порозі нової ери, наповненої можливостями та викликами.
Однак складність систем ШІ нагадує лабіринт, який важко проникнути, ми можемо бачити їх вихідні результати, але не можемо повністю зрозуміти їх процес прийняття рішень. Ця непрозорість у випадку загального штучного інтелекту (AGI) та суперінтелекту (ASI) може перетворитися на серйозну проблему, що стосується долі людства.
Провідні експерти з ШІ постійно наголошують на тому, що нездатна до верифікації суперінтелектуальна система може приховувати непередбачувані ризики. Вона може добре проявити себе під час тестування на безпеку, але в реальному застосуванні діяти зовсім інакше; її можуть зловживати для проведення масових кібератак або маніпуляції громадською думкою; ще серйозніше - ми можемо втратити здатність оцінювати, чи все ще служить вона інтересам людства.
Стикаючись із цією проблемою епохи, виникло революційне рішення — DeepProve. Це бібліотека технологій машинного навчання з нульовими знаннями (zkML), ретельно розроблена Лабораторією Лагранжа, основною метою якої є забезпечення верифікації для систем ШІ, відновлюючи довіру людства до технологій в умовах хвилі інтелектуалізації.
Поява DeepProve знаменує собою ключовий крок у забезпеченні довіри та прозорості в AI. Він пропонує нам спосіб перевірити, чи відповідає поведінка AI-системи очікуванням без розкриття чутливої інформації. Ця технологія має потенціал відігравати важливу роль у захисті приватності, підвищенні безпеки та покращенні надійності AI-систем, прокладаючи шлях для здорового розвитку штучного інтелекту.
У цю епоху прискореного інтелектуального розвитку важливість DeepProve очевидна. Це не лише технологічна інновація, а й активний крок людства у відповідь на виклики штучного інтелекту. Завдяки технології zkML ми сподіваємося не лише насолоджуватися зручностями, які приносить AI, але й зберігати контроль та розуміння технологій, таким чином знаходячи баланс у майбутньому співробітництва людини та машини.
Зі зростанням розвитку та впровадження DeepProve, ми сподіваємось побачити більше проривів у сфері пояснювальності та верифікації ШІ. Це стане основою для створення більш прозорої, безпечної та надійної екосистеми ШІ, що дозволить штучному інтелекту справді стати інструментом на користь людства, а не неконтрольованою потенційною загрозою.