"El futuro es la IA integrada en vuestras aplicaciones y en vuestra vida. Pero si necesita datos íntimos para servirte bien, necesitas conocimiento cero y otras tecnologías de seguridad que lo envolvan." - @DacEconomy, cofundador de @ProjectZKM Los grandes modelos de lenguaje actuales ya están en las pestañas de nuestro navegador, pero ese no es el objetivo final. Como dice Ming Guo de ZKM, el objetivo es una IA que funcione dentro de tus aplicaciones y flujos de trabajo diarios, no un cuadro de chat separado en el que copies datos. Para ser realmente útiles a ese nivel, los sistemas de IA inevitablemente necesitarán acceso a contexto privado: tu comportamiento, historial, preferencias, incluso datos financieros o relacionados con la salud sensibles. Eso crea un intercambio directo: • Más contexto → mejor asistencia en IA • Mayor exposición de datos → mayor riesgo de privacidad y seguridad Aquí es donde entran las pruebas de conocimiento cero y las zkVMs. En lugar de enviar datos en bruto a un modelo o a un tercero, ZK te permite: • Demostrar que un cálculo sobre tus datos se realizó correctamente, sin revelar los datos en sí. • Hacer cumplir que un agente de IA siga ciertas reglas o políticas, sin exponer los internos del modelo ni 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 los productos y en nuestras vidas, necesitamos capas de seguridad basadas en ZK bajo 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 limitan lo que puede ver y cómo puede utilizarse. Mira el panel completo sobre IA y Trabajo - Demostrando la Contribución Humana: