إثبات المعرفة الصفرية: كيف تمكن تقنية ZK الذكاء الاصطناعي الخاص مع الحساب القابل للتحقق

المصدر: كويندو العنوان الأصلي: إثبات المعرفة الصفرية يظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الخاص العمل بأمان من خلال تقنية ZK وشبكة جاهزة للإنتاج. رابط أصلي:

بينما يتشكل دورة البلوكشين المقبلة، يسأل المستثمرون والمطورون ما الذي يميز المشاريع الموثوقة في مجال البلوكشين عن الضجيج المحيط بهذه الفضاء. مع إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي لجميع التجارب الرقمية تقريبًا، أصبح تأثيره على العملات المشفرة من المستحيل تجاهله. لكن الزيادة في الاعتماد قد خلقت أيضًا موجة من القلق حول كيفية التعامل مع البيانات والتحقق منها وحمايتها.

هنا تصبح تقنية إثبات عدم المعرفة منافسًا جادًا، خاصةً للمشاريع التي تم بناؤها بالكامل حولها. يعتمد إثبات عدم المعرفة (ZKP) على التشفير المتقدم الذي يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بإثبات أن المعلومات صحيحة دون الكشف عن البيانات الأساسية. بالنسبة لأي شخص يستكشف فئة الذكاء الاصطناعي والخصوصية، فإن فهم كيف يمكّن ZKP من الحساب الآمن أمر ضروري عند تقييم مشاريع البلوكشين.

ما هو إثبات عدم المعرفة (ZKP)؟

بعبارة بسيطة، فإن إثبات المعرفة الصفرية هو طريقة تتيح لطرف واحد (المثبت) إقناع طرف آخر (المحقق) بأن بيانًا ما صحيح دون الكشف عن المعلومات الكامنة وراءه. هذه ليست نظرية - بل تُستخدم في بيئات يجب أن تظل فيها البيانات الحساسة مخفية ولكن لا تزال بحاجة إلى التحقق.

تعتمد ZKPs على ثلاثة مبادئ أساسية:

• الكمال: يمكن إثبات العبارات الصحيحة.
• السند: لا يمكن أن تمر التصريحات الكاذبة كحقائق.
• المعرفة الصفرية: الإثبات لا يكشف شيئًا سوى الصلاحية.

في الذكاء الاصطناعي والأنظمة الموزعة، يعني هذا أن نموذج الذكاء الاصطناعي يمكنه إثبات أنه قام بإجراء حساب بشكل صحيح دون الكشف عن أي بيانات إدخال. وهذا بالضبط هو سبب زيادة استخدام تقنية إثبات المعرفة الصفرية في الذكاء الاصطناعي المؤسسي، والتطبيقات التي تركز على الخصوصية، وتعلم الآلة القابل للتحقق.

لماذا تعتبر إثباتات المعرفة الصفرية حاسمة للذكاء الاصطناعي

غالبًا ما تتفاعل الذكاء الاصطناعي مع المعلومات التي يجب أن تظل خاصة: السجلات الصحية، البيانات المالية، المعرفات البيومترية، وقواعد المعرفة المؤسسية. لا يمكن أن تضمن الطرق التقليدية الخصوصية والثقة في نفس الوقت.

تقوم ZKPs بحل هذه المشكلة من خلال تمكين:

• استدلال الذكاء الاصطناعي الخاص: إجابات قابلة للتحقق دون الكشف عن المدخلات.
• تدريب شفاف: الالتزام القابل للإثبات بالطرق المعلنة.
• اختبارات النزاهة: التحقق من أن النموذج تم تنفيذه بشكل صحيح.

يمزج هذا بين الخصوصية والحوسبة الصادقة، مما يتماشى مع أهداف الشبكات الذكية اللامركزية. هذه القدرات هي أيضًا جزء مما يميز المشاريع القوية في مجال البلوكشين عن تلك التي تستخدم الذكاء الاصطناعي فقط كموضوع تسويقي.

كيف يبني إثبات المعرفة الصفرية هيكله الأساسي

إثبات المعرفة الصفرية مصمم كنظام بيئي جاهز للذكاء الاصطناعي لامركزي، مبني على Substrate مع تشفير معياري وحوسبة قابلة للتحقق في مركزه. هيكلته منظمة إلى طبقات رئيسية.

1. التوافق الهجين: إثبات الذكاء (PoI) + إثبات المساحة (PoSp)

إثبات الذكاء (PoI) يدمج حسابات الذكاء الاصطناعي في أمان الشبكة. تكمل العقد مهام التدريب أو الاستدلال وتولد إثباتات ZK للتحقق من الدقة والأداء.

إثبات المساحة (PoSp) يضمن التخزين الفعلي باستخدام التحقق التشفيري، وهو مطلوب لاستضافة مجموعات البيانات وحالات النماذج.

ترتبط PoI و PoSp معًا بالأمان للعمل المفيد، وليس التعدين غير المجدي - وهو معيار تقييم رئيسي لمشاريع البنية التحتية للبلوك تشين.

2. بيئة التنفيذ: EVM + WASM

تدعم عملة ZKP طبقتين من التنفيذ:

• التوافق مع EVM: يجعل النشر بسيطًا لمطوري Ethereum الحاليين.
• WASM Runtime: مصمم لمعالجة الذكاء الاصطناعي بكفاءة والعمليات التشفيرية.

يمتاز هذا المزيج بتوفير كل من الوصولية والقوة التقنية، وهو مزيج نادر في أنظمة blockchain الناشئة.

3. نظام التخزين: موثوق على السلسلة، قابل للتوسع خارج السلسلة

يستخدم المشروع:

• باتريشيا ترايز لإدارة الحالة السريعة
• أشجار ميركل لحماية التلاعب
• IPFS/Filecoin لتخزين البيانات والنماذج القابلة للتوسع

هذا يضمن أن تظل أحمال العمل الكبيرة للذكاء الاصطناعي فعالة دون التضحية بالنزاهة القابلة للتحقق.

!

4. طبقة الأمان: إطار تشفير كامل

يتضمن نظام تشفير ZKP:

• zk-SNARKs و zk-STARKs لإثباتات الحوسبة الخاصة
• التشفير المتجانس لمعالجة مشفرة
• MPC للمهام المتعددة الأطراف
• ECDSA/EdDSA لفحوصات الهوية الآمنة

هذا يوفر حماية ضد تعرض البيانات والتلاعب بها، وحتى التهديدات الكمومية المستقبلية.

أغطية عدم المعرفة: التنفيذ لجميع إجراءات الذكاء الاصطناعي

في قلب الشبكة يكمن نظام الغلاف عديم المعرفة. إنه يضمن أن يتم إنجاز كل مهمة ذكاء اصطناعي بأمانة.

إذا كانت الحسابات صحيحة، فإن الإثبات يتحقق ويكسب العقد مكافآت. إذا تم كسر أي قاعدة - معاملات غير صحيحة، بيانات خاطئة، تنفيذ غير مكتمل - يفشل الإثبات، مما يمنع أي سلوك خاطئ.

تمثل هذه الطبقة التنفيذية نهج تصميم على مستوى البروتوكول يميز المشاريع الجادة في مجال blockchain-AI عن الرموز المضاربة البحتة.

حالات الاستخدام الحقيقية عبر الصناعات

القوة المجمعة لـ ZKPs و PoI و PoSp و التشفير المعياري تدعم الحلول الواقعية:

• تحليلات الرعاية الصحية الخاصة
• الذكاء الاصطناعي المالي المتوافق مع اللوائح
• أسواق الذكاء الاصطناعي اللامركزية مع أصل يمكن التحقق منه
• أطر حوكمة الذكاء الاصطناعي المؤسسي التي تتطلب القابلية للتدقيق

!

تساعد هذه التطبيقات العملية غالبًا في فصل مشاريع البلوكشين عالية الجودة عن السرد المدفوع بالدورات.

النقاط الرئيسية

تقدم إثبات المعرفة الصفرية نهجًا هيكليًا تقنيًا للذكاء الاصطناعي الخاص من خلال دمج إثباتات ZK، والتخزين اللامركزي، والإجماع الهجين المبني حول حسابات ذات مغزى. تجمع الهندسة المعمارية بين القابلية للتوسع، والخصوصية، والبنية التحتية العملية من الأساس.

مع استمرار تقاطع الذكاء الاصطناعي مع التنظيم والخصوصية والأنظمة اللامركزية، تصبح المشاريع التي تدمج إثباتات المعرفة الصفرية بشكل أصلي منافسين واضحين في قطاع blockchain-AI.