"El futuro es la IA integrada en tus aplicaciones y en tu vida. Pero si necesita datos íntimos para servirte bien, necesitas tecnologías de seguridad como el conocimiento cero y otras envueltas a su alrededor." - @DacEconomy, cofundador de @ProjectZKM Los grandes modelos de lenguaje de hoy ya están en nuestras pestañas del navegador, pero ese no es el objetivo final. Como dice Ming Guo de ZKM, la meta es una IA que funcione dentro de tus aplicaciones y flujos de trabajo diarios, no una caja de chat separada en la que copias datos. Para ser realmente útil a ese nivel, los sistemas de IA inevitablemente necesitarán acceso a contexto privado: tu comportamiento, historial, preferencias, incluso datos financieros o de salud sensibles. Eso crea un intercambio directo: • Más contexto → mejor asistencia de IA • Más exposición de datos → mayor riesgo de privacidad y seguridad Aquí es donde entran las pruebas de conocimiento cero y los zkVM. En lugar de enviar datos en bruto a un modelo o a un tercero, ZK te permite: • Probar que un cálculo sobre tus datos se realizó correctamente, sin revelar los datos en sí. • Hacer cumplir que un agente de IA siguió ciertas reglas o políticas, sin exponer los internos del modelo o los registros completos. • Adjuntar pruebas verificables a acciones impulsadas por IA en una aplicación, para que otras partes puedan confiar en el resultado sin ver nunca tus entradas subyacentes. En otras palabras, si la IA va a estar profundamente integrada en productos y en nuestras vidas, necesitamos capas de seguridad basadas en ZK debajo de ella: zkVMs de propósito general como Ziren de ZKM, y sistemas de prueba a nivel de aplicación que mantengan los beneficios de la IA mientras restringen lo que puede ver y cómo puede ser utilizada. Mira el panel completo sobre IA y Trabajo - Probando la Contribución Humana: