حل مشکلات اعتماد به هوش مصنوعی با راه‌حل‌های ZK
در یک اکوسیستم دیجیتال به سرعت در حال گسترش، انقلاب هوش مصنوعی به طور بنیادی نحوه زندگی و کار ما را تغییر داده است. بر اساس آمار، ۶۵٪ از تمامی سازمان‌های بزرگ به طور منظم از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Dall-E، Midjourney، Sora و Perplexity استفاده می‌کنند.
این آمار نسبت به ده ماه پیش تقریباً دو برابر شده است و کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که این روند به طور نمایی در آینده افزایش یابد. با این حال، این رشد چشمگیر با یک سایه بزرگ همراه است؛ با وجود پیش‌بینی ارزش بازار که قرار است تا سال ۲۰۳۰ به ۱۵.۷ تریلیون دلار برسد، فاصله اعتماد در حال افزایش تهدیدی برای تحقق پتانسیل این فناوری به وجود آورده است.
مطالعات اخیر نشان می‌دهد که بیش از دو سوم بزرگسالان در ایالات متحده نسبت به اطلاعات ارائه شده توسط ابزارهای هوش مصنوعی معمولی اعتماد کمی یا هیچ اعتمادی ندارند. این امر تا حد زیادی به این دلیل است که این حوزه در حال حاضر تحت کنترل سه غول فناوری یعنی آمازون، گوگل و متا قرار دارد که به گفته گزارش‌ها، بیش از ۸۰٪ از داده‌های آموزشی بزرگ‌مقیاس هوش مصنوعی را در اختیار دارند.
این شرکت‌ها در پس پرده ای از راز عمل می‌کنند و صدها میلیون دلار را در سیستم‌هایی سرمایه‌گذاری می‌کنند که برای دنیای خارج به شکل جعبه‌های سیاه باقی مانده‌اند. در حالی که توجیه ارائه شده «حفاظت از مزایای رقابتی» است، این وضعیت فرار از مسئولیت را ایجاد کرده که بی اعتمادی شدید و شک و تردید عمومی نسبت به فناوری هوش مصنوعی را به وجود آورده است.
موضوع افزایش اعتماد را بررسی کنیم
نبود شفافیت در توسعه هوش مصنوعی در سال گذشته به سطوح بحرانی رسیده است. با وجود اینکه شرکت‌هایی مانند OpenAI، گوگل و Anthropic صدها میلیون دلار را در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ خود صرف می‌کنند، آن‌ها کمترین اطلاعاتی درباره روش‌های آموزشی، منابع داده یا فرآیندهای اعتبارسنجی خود ارائه می‌دهند.
با پیشرفت این سیستم‌ها و افزایش تبعات تصمیم‌گیری‌های آن‌ها، عدم شفافیت، پایه‌ای بی‌ثبات ایجاد کرده است. بدون امکان تأیید خروجی‌ها یا درک نحوه رسیدن این مدل‌ها به نتایج خود، با سیستم‌های قدرتمندی مواجهیم که در عین حال از پاسخگویی برخوردار نیستند و نیاز به نظارت بیشتری دارند.
فناوری عدم دانش، وعده تعریف مجدد وضعیت کنونی را می‌دهد. پروتکل‌های عدم دانش این امکان را می‌دهند که یک نهاد به دیگری ثابت کند که یک بیانیه درست است بدون آنکه اطلاعات اضافی را فراتر از صحت بیان ارائه دهد. به عنوان مثال، یک شخص می‌تواند به یک طرف ثالث ثابت کند که ترکیب یک گاوصندوق را می‌داند بدون اینکه خود ترکیب را فاش کند.
این اصل، هنگامی که در زمینه هوش مصنوعی به کار گرفته می‌شود، به تسهیل امکانات جدید برای شفافیت و اعتبارسنجی کمک می‌کند بدون اینکه اطلاعات مالکیتی یا حریم خصوصی داده‌ها را به خطر بیندازد.
علاوه بر این، پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشین عدم دانش (zkML) این امکان را فراهم کرده است که خروجی‌های هوش مصنوعی را بدون افشای مدل‌ها یا مجموعه داده‌های اساسی آن‌ها اعتبارسنجی کنیم. این به تنش بنیادی موجود در اکوسیستم هوش مصنوعی امروزی رسیدگی می‌کند که نیاز به شفافیت را با حفاظت از مالکیت معنوی و داده‌های خصوصی متوازن می‌سازد.
ما به هوش مصنوعی و همچنین شفافیت نیاز داریم
استفاده از zkML در سیستم‌های هوش مصنوعی سه مسیر حیاتی برای بازسازی اعتماد ایجاد می‌کند. اولاً، این فناوری مسائل مربوط به خطاهای محتوا در هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد و اثبات می‌کند که مدل دچار تغییر، دستکاری، یا انحراف از رفتار مورد انتظار نشده است.
ثانیاً، zkML امکان بازرسی جامع مدل‌ها را فراهم می‌آورد که در آن بازیگران مستقل می‌توانند بی‌طرفی، سطوح تعصب، و انطباق با استانداردهای مقرراتی را بدون نیاز به دسترسی به مدل‌های زیرساختی بررسی کنند.
در نهایت، این امکان را برای همکاری و اعتبار سنجی مطمئن میان سازمان‌ها فراهم می‌کند. در صنایع حساسی مانند بهداشت و درمان و مالی، سازمان‌ها اکنون می‌توانند عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی و انطباق آن‌ها را بدون به اشتراک‌گذاری داده‌های محرمانه اعتبارسنجی کنند.
با ارائه تضمین‌های رمزنگاری که رفتار صحیح را تضمین می‌کند و در عین حال اطلاعات مالکیتی را محافظت می‌کند، این پیشنهادات راه حلی واقعی برای متوازن کردن نیازهای شفافیت و حریم خصوصی در دنیای دیجیتال امروز ارائه می‌دهند.
با فناوری ZK، ما می‌توانیم نوآوری و اعتماد را در کنار هم داشته باشیم و به دوره‌ای گام نهیم که پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی با مکانیزم‌های قوی برای اعتبارسنجی و پاسخگویی همراه باشد. سوال دیگر این نیست که آیا می‌توانیم به هوش مصنوعی اعتماد کنیم، بلکه این است که چقدر سریع می‌توانیم راه‌حل‌هایی را که اعتماد را بی‌فایده می‌کند، از طریق اثبات‌های ریاضی پیاده‌سازی کنیم. یک چیز واضح است؛ ما در آینده‌ای جالب قرار داریم.
