Штучний інтелект все глибше впливає на наше життя, від фінансових операцій до медичних діагностик, навіть до оборонних рішень. Однак, з широким впровадженням ШІ в різних галузях виникає ключове питання: як ми можемо гарантувати надійність цих систем ШІ?
Нещодавні дані показують, що рівень впровадження штучного інтелекту (ШІ) у компаніях різко зріс. У 2024 році частка підприємств, які використовують ШІ, досягла 78%, що є значним зростанням порівняно з 55% роком раніше. ШІ вже проникає в кожну важливу галузь, але ми все ще в основному покладаємося на політику та зобов'язання, щоб довіряти результатам, отриманим за допомогою ШІ. Цей механізм довіри в поточних умовах явно недостатній.
Враховуючи вагу рішень штучного інтелекту в ключових сферах, таких як перевірка угод, рекомендації щодо медичної діагностики та ідентифікація військових цілей, ми терміново потребуємо технічного стандарту для перевірки точності та надійності цих рішень. У цьому контексті технологія нульових знань (zkML) набирає популярності, маючи на меті переосмислити наші механізми довіри до штучного інтелекту.
Ця технологія покликана забезпечити перевірений метод, що гарантує правильність рішень ШІ, при цьому не розкриваючи чутливу інформацію. Це особливо важливо для сфер, що потребують високої безпеки та захисту приватності.
З розвитком технологій штучного інтелекту та розширенням їхньої сфери застосування, створення надійного стандарту верифікації стає все більш важливим. Це стосується не лише інтересів окремих осіб та підприємств, а й довіри суспільства до технологій штучного інтелекту в цілому.
У майбутньому ми, ймовірно, побачимо більше рішень на основі нульових знань, які з'являться для вирішення викликів довіри до рішень ШІ. Це забезпечить необхідну довірчу основу для широкого застосування ШІ, сприяючи безпечному впровадженню технологій ШІ в багатьох сферах.
Переглянути оригінал
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.
16 лайків
Нагородити
16
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
HodlKumamon
· 08-05 14:56
AI ризик коефіцієнт 23.33% викликає Хм-хм~
Переглянути оригіналвідповісти на0
NftDataDetective
· 08-05 14:49
гм, 78% рівень прийняття здається підозрілим, якщо чесно
Штучний інтелект все глибше впливає на наше життя, від фінансових операцій до медичних діагностик, навіть до оборонних рішень. Однак, з широким впровадженням ШІ в різних галузях виникає ключове питання: як ми можемо гарантувати надійність цих систем ШІ?
Нещодавні дані показують, що рівень впровадження штучного інтелекту (ШІ) у компаніях різко зріс. У 2024 році частка підприємств, які використовують ШІ, досягла 78%, що є значним зростанням порівняно з 55% роком раніше. ШІ вже проникає в кожну важливу галузь, але ми все ще в основному покладаємося на політику та зобов'язання, щоб довіряти результатам, отриманим за допомогою ШІ. Цей механізм довіри в поточних умовах явно недостатній.
Враховуючи вагу рішень штучного інтелекту в ключових сферах, таких як перевірка угод, рекомендації щодо медичної діагностики та ідентифікація військових цілей, ми терміново потребуємо технічного стандарту для перевірки точності та надійності цих рішень. У цьому контексті технологія нульових знань (zkML) набирає популярності, маючи на меті переосмислити наші механізми довіри до штучного інтелекту.
Ця технологія покликана забезпечити перевірений метод, що гарантує правильність рішень ШІ, при цьому не розкриваючи чутливу інформацію. Це особливо важливо для сфер, що потребують високої безпеки та захисту приватності.
З розвитком технологій штучного інтелекту та розширенням їхньої сфери застосування, створення надійного стандарту верифікації стає все більш важливим. Це стосується не лише інтересів окремих осіб та підприємств, а й довіри суспільства до технологій штучного інтелекту в цілому.
У майбутньому ми, ймовірно, побачимо більше рішень на основі нульових знань, які з'являться для вирішення викликів довіри до рішень ШІ. Це забезпечить необхідну довірчу основу для широкого застосування ШІ, сприяючи безпечному впровадженню технологій ШІ в багатьох сферах.