"المستقبل هو الذكاء الاصطناعي المدمج في تطبيقاتك وحياتك. ولكن إذا كان يحتاج إلى بيانات حميمة لخدمتك بشكل جيد، فأنت بحاجة إلى تقنيات المعرفة الصفرية وغيرها من تقنيات الأمان المحيطة بها." - @DacEconomy، المؤسس المشارك ل @ProjectZKM نماذج اللغة الكبيرة اليوم موجودة بالفعل في تبويبات المتصفح، لكن هذا ليس الهدف النهائي. كما يقول مينغ قوه من ZKM، الهدف هو الذكاء الاصطناعي الذي يعمل داخل تطبيقاتك وسير العمل اليومي، وليس صندوق دردشة منفصل تنسخ فيه البيانات. لكي تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي مفيدة حقا على هذا المستوى، ستحتاج حتما إلى الوصول إلى السياق الخاص: سلوكك، تاريخك، تفضيلاتك، حتى البيانات المالية أو الصحية الحساسة. وهذا يخلق مقايضة مباشرة: • المزيد من السياق → المساعدة الذكاء الاصطناعي أفضل • زيادة التعرض للبيانات → مخاطر أعلى على الخصوصية والأمان هنا يأتي دور براهين المعرفة الصفرية وأجهزة zkVM. بدلا من إرسال البيانات الخام إلى نموذج أو طرف ثالث، يسمح لك ZK ب: • إثبات أن الحساب على بياناتك تم بشكل صحيح، دون الكشف عن البيانات نفسها. • فرض أن وكيل الذكاء الاصطناعي يتبع قواعد أو سياسات معينة، دون كشف النماذج الداخلية أو سجلات كاملة. • إرفاق أدلة قابلة للتحقق على الإجراءات الذكاء الاصطناعي في التطبيق، حتى يتمكن الأطراف الأخرى من الثقة بالنتيجة دون رؤية مدخلاتك الأساسية. بعبارة أخرى، إذا كان الذكاء الاصطناعي سيظل متجذرا بعمق في المنتجات وفي حياتنا، فنحن بحاجة إلى طبقات أمان قائمة على ZK تحته - أجهزة zkVM متعددة الأغراض مثل ZKM Ziren، وأنظمة إثبات على مستوى التطبيق تحافظ على فوائد الذكاء الاصطناعي مع تقييد ما يمكنه رؤيته وكيفية استخدامه. شاهد الجلسة الكاملة حول الذكاء الاصطناعي والعمل - إثبات مساهمة الإنسان: