La inteligencia artificial está influyendo profundamente en nuestras vidas, desde transacciones financieras hasta diagnósticos médicos, e incluso en la toma de decisiones de defensa. Sin embargo, a medida que la IA se aplica en diversas industrias, surge una cuestión clave: ¿cómo podemos garantizar la fiabilidad de estos sistemas de IA?
Recientes datos muestran que la tasa de adopción de la IA por parte de las empresas ha aumentado drásticamente. En 2024, el porcentaje de empresas que utilizan IA alcanzó el 78%, un aumento significativo en comparación con el 55% del año anterior. La IA ha penetrado en cada industria importante, pero todavía confiamos principalmente en políticas y compromisos para confiar en los resultados de salida de la IA. Este mecanismo de confianza es evidentemente insuficiente en el entorno actual.
Dada la importancia del peso de las decisiones de la IA en áreas clave, como la revisión de transacciones, las recomendaciones de diagnóstico de salud y la identificación de objetivos militares, necesitamos urgentemente un estándar técnico para verificar la precisión y fiabilidad de estas decisiones. En este contexto, la tecnología de prueba de conocimiento cero (zkML) está surgiendo, con el objetivo de redefinir nuestro mecanismo de confianza en la IA.
Esta tecnología está destinada a proporcionar un método verificable que asegure la corrección de las decisiones de IA, al mismo tiempo que no revela información sensible. Esto es especialmente importante en áreas que requieren alta seguridad y protección de la privacidad.
Con el continuo desarrollo de la tecnología de IA y la expansión de su ámbito de aplicación, se vuelve cada vez más importante establecer un estándar de verificación confiable. Esto no solo afecta los intereses de individuos y empresas, sino que también involucra la confianza de toda la sociedad en la tecnología de IA.
En el futuro, es posible que veamos más soluciones basadas en pruebas de cero conocimiento para abordar los desafíos de confiabilidad en la toma de decisiones de IA. Esto proporcionará la base de confianza necesaria para la amplia aplicación de la IA, impulsando la adopción segura de la tecnología de IA en más campos.
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HodlKumamon
· 08-05 14:56
El coeficiente de riesgo de IA es del 23.33% jejeje~
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NftDataDetective
· 08-05 14:49
hmm una tasa de adopción del 78% parece sospechosa, para ser honesto
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Ser_APY_2000
· 08-05 14:41
Otra vez están especulando con zk, ya llevamos dos años.
La inteligencia artificial está influyendo profundamente en nuestras vidas, desde transacciones financieras hasta diagnósticos médicos, e incluso en la toma de decisiones de defensa. Sin embargo, a medida que la IA se aplica en diversas industrias, surge una cuestión clave: ¿cómo podemos garantizar la fiabilidad de estos sistemas de IA?
Recientes datos muestran que la tasa de adopción de la IA por parte de las empresas ha aumentado drásticamente. En 2024, el porcentaje de empresas que utilizan IA alcanzó el 78%, un aumento significativo en comparación con el 55% del año anterior. La IA ha penetrado en cada industria importante, pero todavía confiamos principalmente en políticas y compromisos para confiar en los resultados de salida de la IA. Este mecanismo de confianza es evidentemente insuficiente en el entorno actual.
Dada la importancia del peso de las decisiones de la IA en áreas clave, como la revisión de transacciones, las recomendaciones de diagnóstico de salud y la identificación de objetivos militares, necesitamos urgentemente un estándar técnico para verificar la precisión y fiabilidad de estas decisiones. En este contexto, la tecnología de prueba de conocimiento cero (zkML) está surgiendo, con el objetivo de redefinir nuestro mecanismo de confianza en la IA.
Esta tecnología está destinada a proporcionar un método verificable que asegure la corrección de las decisiones de IA, al mismo tiempo que no revela información sensible. Esto es especialmente importante en áreas que requieren alta seguridad y protección de la privacidad.
Con el continuo desarrollo de la tecnología de IA y la expansión de su ámbito de aplicación, se vuelve cada vez más importante establecer un estándar de verificación confiable. Esto no solo afecta los intereses de individuos y empresas, sino que también involucra la confianza de toda la sociedad en la tecnología de IA.
En el futuro, es posible que veamos más soluciones basadas en pruebas de cero conocimiento para abordar los desafíos de confiabilidad en la toma de decisiones de IA. Esto proporcionará la base de confianza necesaria para la amplia aplicación de la IA, impulsando la adopción segura de la tecnología de IA en más campos.