Estamos resolviendo el mayor problema de confianza en internet. 4.8 mil millones de personas dependen a diario de algoritmos de recomendación. Pero nadie puede verificar si las plataformas *realmente* ejecutan el código que afirman. Así es como construimos las primeras recomendaciones de contenido verificables criptográficamente con @RektHQ:

El problema con los sistemas de recomendación actuales va más allá de la opacidad. No hay forma de probar que una plataforma está ejecutando el algoritmo que publicaron. Cuando Twitter hizo público su código de recomendación en 2023, los usuarios aún no podían verificar si sus feeds reales coincidían con ese código.

Solo tenías que confiar en ellos. Pero la confianza no se escala cuando los algoritmos moldean el discurso público, influyen en las elecciones y determinan qué información llega a millones durante las crisis. La solución: pruebas de conocimiento cero para recomendaciones de contenido.

Trabajando con Rekt News, construimos el primer sistema donde los usuarios pueden verificar criptográficamente que cada recomendación resulta genuinamente del algoritmo publicado. La prueba matemática reemplaza la confianza ciega. Así es como funcionan las recomendaciones verificables:

Paso 1: Procesamiento de Contenidos Nuestro sistema extrae características de los artículos utilizando procesamiento de lenguaje natural, creando vectores TF-IDF que representan cada pieza de contenido matemáticamente.

Paso 2: Cálculo de Similitud El algoritmo calcula la similitud coseno entre los vectores de contenido para determinar recomendaciones - todas las operaciones se registran en un rastro computacional.

Paso 3: Generación de Pruebas Criptográficas Usando LuminAIR (nuestro marco ZKML) y el probador S-two de Starkware, generamos una prueba de ~32KB de que el cálculo se realizó correctamente.

Paso 4: Verificación del Navegador Los usuarios verifican pruebas al instante en sus navegadores a través de WebAssembly - no se necesitan servicios externos. La insignia de verificación funciona como HTTPS para algoritmos.

Cuando los usuarios ven la marca de verificación azul junto a una recomendación, saben que fue generada utilizando el algoritmo de código abierto exacto. No algún sistema oculto que optimiza para el compromiso o el sesgo político. Haz clic en la insignia → la verificación instantánea se ejecuta localmente en tu navegador.

Pero esto no es solo para recomendaciones de contenido. Ya hemos implementado computación verificable en múltiples dominios:

2/ Solucionador: automatización de creación de mercado ZKML con @haikoxyz

Cada uno prueba que los cálculos críticos ocurren exactamente como se publicitan. Las implicaciones son enormes. A medida que la IA controla cada vez más lo que vemos, compramos y creemos en línea, la capacidad de verificar la integridad computacional se vuelve esencial.

Los algoritmos de búsqueda, los modelos financieros, las recomendaciones de atención médica, etc. - todos podrían beneficiarse de la verificación criptográfica. Los casos de uso potenciales son ilimitados. Estamos construyendo la infraestructura para un internet sin confianza donde los usuarios pueden verificar en lugar de confiar.

Donde los algoritmos sirven a los usuarios en lugar de a agendas corporativas ocultas. Donde "código abierto" realmente significa que puedes verificar que el código publicado es el que está en funcionamiento. Esto representa un cambio donde los sistemas demuestran su confiabilidad matemáticamente.