صعود إثبات المعرفة الصفرية (ZKP): وسيلة قوية ومحمية لتشغيل الذكاء الاصطناعي الخاص

المصدر: كويندو العنوان الأصلي: صعود إثبات المعرفة صفر (ZKP): طريقة قوية ومحمية لتشغيل الذكاء الاصطناعي الخاص الرابط الأصلي:

استكشف كيف تبني إثبات المعرفة الصفرية الذكاء الاصطناعي الخاص والقابل للتحقق باستخدام تقنية ZK، والتخزين الآمن، والتوافق الهجين، ونموذج موثوق لعمليات الحساب على السلسلة.

مع بدء دورة blockchain التالية، يحاول العديد من المستخدمين فهم ما يميز المشاريع الجديدة الموثوقة في مجال العملات الرقمية عن الضجيج المحيط بالسوق. مع تشكيل الذكاء الاصطناعي الآن لمعظم التفاعلات الرقمية، فإن نطاقه داخل مساحة العملات الرقمية يستمر في النمو. في الوقت نفسه، تزداد المخاوف بشأن معالجة البيانات والمعلومات الشخصية بسرعة.

هذا هو السبب في أن المشاريع التي تستخدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية تكتسب اهتمامًا، خاصة تلك التي تم بناؤها بالكامل حولها. تستخدم هذه المنصات طرقًا تشفيرية تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتأكيد نتيجة دون الكشف عن البيانات وراءها. بالنسبة لأي شخص يقوم بمراجعة الخيارات في سوق العملات المشفرة ضمن فئة الذكاء الاصطناعي والخصوصية، فإن فهم كيفية دعم إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) للحسابات الآمنة والخصوصية أمر مهم.

فهم ما تعنيه إثبات المعرفة الصفرية (ZKP)

بعبارات بسيطة، البرهان صفر المعرفة هو طريقة تسمح لطرف واحد، يُعرف بالمُثبت، بإظهار أن بيانًا ما صحيح لطرف آخر، يُعرف بالموثِق، دون مشاركة المعلومات وراء البيان. هذا التصميم ليس نظريًا. يتم استخدامه في الحالات التي يجب أن تظل فيها البيانات الخاصة مخفية مع التأكيد على دقتها.

تقدم إثباتات المعرفة الصفرية ثلاث ضمانات أساسية:

• الكمال: يمكن إثبات صحة البيان.
• الصدق: لا يمكن إجبار بيان كاذب على الظهور كحقيقة.
• عدم المعرفة الصفرية: لا يتم مشاركة أي معلومات إضافية بخلاف حقيقة أن البيان صحيح.

في الذكاء الاصطناعي والأنظمة الموزعة، تُظهر هذه الضمانات أن نموذج الذكاء الاصطناعي يمكنه تأكيد نتيجة مع الحفاظ على جميع المدخلات والإعدادات الداخلية محمية. لهذا السبب أصبحت إثباتات المعرفة الصفرية موضوعًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي المؤسسي، وأدوات البيانات الخاصة، وتعلم الآلة القابل للتحقق.

لماذا تعتبر إثباتات المعرفة الصفرية مفيدة لمهام الذكاء الاصطناعي

غالبًا ما تتعامل نماذج الذكاء الاصطناعي مع معلومات خاصة أو منظمة أو حساسة للغاية. سواء كانت البيانات تتعلق بسجلات طبية أو حسابات مالية أو مسحات حيوية أو معلومات تجارية، فإن عمليات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى الثقة التي قد لا توفرها الأنظمة التقليدية.

تساعد إثباتات المعرفة الصفرية في حل هذه المشكلة من خلال السماح بـ:

• استدلال خاص بالذكاء الاصطناعي: يمكن للأشخاص تقديم استعلام، تلقي إجابة، والتحقق من الدقة دون الكشف عن البيانات الخام.
• تدريب قابل للتحقق: يمكن لمنشئي الذكاء الاصطناعي إثبات أنهم اتبعوا العملية المعلنة، مما يعزز الوضوح للمستخدمين ويلبي متطلبات الامتثال.
• سلامة تنفيذ النموذج: يمكن لأعضاء الشبكة التأكد من أن نظام الذكاء الاصطناعي قام بالمهمة الصحيحة.

يمزج هذا بين الخصوصية والإثبات لدعم أهداف تصميم الشبكات ذات المعرفة صفر.

نظرة أقرب على كيفية بناء إثبات المعرفة الصفرية لنظامه الأساسي

إثبات المعرفة صفر مصمم كمنصة بلوكتشين لامركزية تركز على الذكاء الاصطناعي، مشكّلة حول التشفير المودولاري والحساب القابل للتحقق. هيكله الكامل مبني باستخدام Substrate ومنظم في عدة طبقات نظام.

الطبقات الهجينة وراء قوة الشبكة

تستخدم إثبات المعرفة الصفرية طريقتين متصلتين من الإجماع:

• إثبات الذكاء (PoI): هذه الإعدادات تجلب حسابات الذكاء الاصطناعي إلى أمان الشبكة. تتولى العقد مهام التدريب أو الاستدلال، ثم تنتج أدلة عدم المعرفة لإظهار أنها أكملت هذه المهام بشكل صحيح. يتم قياس أدائها من خلال الدقة والكفاءة وتعقيد العمل.

• إثبات المساحة (PoSp): هذا يتحقق من أن العقد توفر تخزينًا حقيقيًا مدعومًا بالتحققات التشفيرية. إنه مهم لاستضافة مجموعات البيانات وتخزين حالات نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة موزعة.

معًا، يربط PoI و PoSp الأمان مباشرة بالمخرجات المفيدة بدلاً من التعدين الذي يتطلب الكثير من الطاقة.

كيفية عمل بيئة التنفيذ

يدعم الشبكة طبقتين تنفيذيتين:

• التوافق مع EVM: يتيح ذلك للمطورين نقل أو نشر عقود ذكية شبيهة بإيثريوم بسهولة.

• WASM Runtime: تم بناء هذا لزيادة سرعة معالجة مهام الذكاء الاصطناعي والوظائف التشفيرية.

تُبقي هذه المقاربة المزدوجة الشبكة ودودة للمبدعين مع إعطائها النطاق التقني الكافي للتعامل مع أحمال العمل المتقدمة.

كيف يوازن نظام التخزين بين السعة والأمان

يتم التعامل مع التخزين من خلال عدة مكونات:

• باتريشيا تحاول الحصول على بيانات الدولة بسرعة وموثوقية
• أشجار ميركل لسلامة مقاومة التلاعب
• بروتوكولات IPFS والبروتوكولات المشابهة لمجموعات البيانات الكبيرة خارج السلسلة وتخزين النماذج

هذا يمنح المنصة القدرة على إدارة حجم مجموعات البيانات الحديثة للذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على إمكانية التحقق من كل قطعة من خلال القواعد التشفيرية.

ما الذي يدعم طبقة أمان الشبكة

الإعداد يتضمن:

• zk-SNARKs و zk-STARKs لفحوصات الحسابات الخاصة
• التشفير المتجانس لمعالجة البيانات المشفرة بالكامل
• حسابات متعددة الأطراف للمهام المشتركة دون الكشف عن المدخلات الخاصة
• توقيعات ECDSA و EdDSA لسلامة الهوية والمعاملات

معًا، تحمي هذه الأنظمة الشبكة من تسريبات البيانات، والتلاعب، والتهديدات المستقبلية المرتبطة بالحوسبة المتقدمة.

كيف تحافظ أغلفة المعرفة الصفرية على نزاهة مهام الذكاء الاصطناعي

جزء رئيسي من الشبكة هو تصميم غلاف المعرفة الصفرية. إنه يؤكد أن إجراءات الذكاء الاصطناعي تظل دقيقة ومتسقة:

• إذا كانت المهمة صحيحة، يتم التحقق من الإثبات ويحصل العقد على مكافأة.
• إذا كان هناك أي خطأ، مثل بيانات غير صحيحة أو معالجة غير مكتملة، فإن الإثبات يفشل وتُرفض المهمة.

تسمح هذه القواعد بمعالجة أعمال الذكاء الاصطناعي عبر نظام لامركزي دون الكشف عن المعلومات الخاصة.

!

!

أين يمكن تطبيق هذه الأدوات

من خلال دمج أنظمة ZK و PoI و PoSp والتشفير القابل للتعديل، يمكن أن تدعم مثل هذه المنصات العديد من المهام في العالم الحقيقي:

• تحليل بيانات الرعاية الصحية الخاصة
• قرارات الذكاء الاصطناعي التي تلبي متطلبات الرقابة المالية
• أسواق لامركزية لمجموعات البيانات والنماذج ذات الأصل الموثوق
• أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية التي تتطلب إثبات الصحة دون الكشف عن أي بيانات

نظرة نهائية

تقدم تقنية إثبات المعرفة الصفرية مسارًا تقنيًا نحو الذكاء الاصطناعي الخاص والقابل للتحقق من خلال استخدام أساليب المعرفة الصفرية والتخزين الموزع ونموذج إجماع هجين يركز على العمل المفيد. مع استمرار انتشار الذكاء الاصطناعي عبر المجالات المرتبطة بالخصوصية والقوانين والأنظمة اللامركزية، تصبح الشبكات المبنية حول تقنية المعرفة الصفرية مرشحة قوية ضمن قطاع blockchain و AI.