L'intelligence artificielle influence profondément notre vie, des transactions financières au diagnostic médical, en passant même par les décisions de défense nationale. Cependant, avec l'application généralisée de l'IA dans divers secteurs, une question clé émerge : comment pouvons-nous garantir la fiabilité de ces systèmes d'IA ?
Des données récentes montrent que l'adoption de l'IA par les entreprises a explosé. En 2024, le pourcentage d'entreprises utilisant l'IA atteint 78 %, contre 55 % un an auparavant, ce qui représente une croissance significative. L'IA a pénétré chaque secteur clé, mais nous comptons encore principalement sur des politiques et des engagements pour faire confiance aux résultats produits par l'IA. Ce mécanisme de confiance est manifestement insuffisant dans l'environnement actuel.
Compte tenu du poids décisionnel de l'IA dans des domaines clés tels que l'examen des transactions, les recommandations de diagnostic de santé et l'identification des cibles militaires, nous avons un besoin urgent d'une norme technique pour vérifier l'exactitude et la fiabilité de ces décisions. Dans ce contexte, la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance (zkML) émerge, visant à redéfinir notre mécanisme de confiance envers l'IA.
Cette technologie vise à fournir une méthode vérifiable pour garantir l'exactitude des décisions de l'IA, tout en ne divulguant pas d'informations sensibles. Cela est particulièrement important dans les domaines nécessitant une sécurité et une protection de la vie privée élevées.
Avec le développement continu de la technologie AI et l'élargissement de son champ d'application, il devient de plus en plus important d'établir une norme de vérification fiable. Cela concerne non seulement les intérêts des individus et des entreprises, mais aussi la confiance de l'ensemble de la société dans la technologie AI.
Dans le futur, nous pourrions voir émerger davantage de solutions basées sur les preuves à divulgation nulle de connaissance pour relever les défis de la fiabilité des décisions de l'IA. Cela fournira la base de confiance nécessaire à une large application de l'IA, favorisant l'adoption sécurisée de la technologie IA dans davantage de domaines.
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HodlKumamon
· 08-05 14:56
Coefficient de risque IA 23,33 % attire hum hum~
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NftDataDetective
· 08-05 14:49
hmm un taux d'adoption de 78 % semble suspect, pour être honnête
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Ser_APY_2000
· 08-05 14:41
Encore en train de spéculer sur zk, ça fait deux ans.
L'intelligence artificielle influence profondément notre vie, des transactions financières au diagnostic médical, en passant même par les décisions de défense nationale. Cependant, avec l'application généralisée de l'IA dans divers secteurs, une question clé émerge : comment pouvons-nous garantir la fiabilité de ces systèmes d'IA ?
Des données récentes montrent que l'adoption de l'IA par les entreprises a explosé. En 2024, le pourcentage d'entreprises utilisant l'IA atteint 78 %, contre 55 % un an auparavant, ce qui représente une croissance significative. L'IA a pénétré chaque secteur clé, mais nous comptons encore principalement sur des politiques et des engagements pour faire confiance aux résultats produits par l'IA. Ce mécanisme de confiance est manifestement insuffisant dans l'environnement actuel.
Compte tenu du poids décisionnel de l'IA dans des domaines clés tels que l'examen des transactions, les recommandations de diagnostic de santé et l'identification des cibles militaires, nous avons un besoin urgent d'une norme technique pour vérifier l'exactitude et la fiabilité de ces décisions. Dans ce contexte, la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance (zkML) émerge, visant à redéfinir notre mécanisme de confiance envers l'IA.
Cette technologie vise à fournir une méthode vérifiable pour garantir l'exactitude des décisions de l'IA, tout en ne divulguant pas d'informations sensibles. Cela est particulièrement important dans les domaines nécessitant une sécurité et une protection de la vie privée élevées.
Avec le développement continu de la technologie AI et l'élargissement de son champ d'application, il devient de plus en plus important d'établir une norme de vérification fiable. Cela concerne non seulement les intérêts des individus et des entreprises, mais aussi la confiance de l'ensemble de la société dans la technologie AI.
Dans le futur, nous pourrions voir émerger davantage de solutions basées sur les preuves à divulgation nulle de connaissance pour relever les défis de la fiabilité des décisions de l'IA. Cela fournira la base de confiance nécessaire à une large application de l'IA, favorisant l'adoption sécurisée de la technologie IA dans davantage de domaines.