Мы решаем самую большую проблему доверия в интернете. 4,8 миллиарда людей ежедневно полагаются на алгоритмы рекомендаций. Но никто не может проверить, действительно ли платформы *на самом деле* выполняют код, который они утверждают. Вот как мы создали первые криптографически проверяемые рекомендации контента с @RektHQ:

Проблема с текущими системами рекомендаций выходит за рамки непрозрачности. Нет абсолютно никакого способа доказать, что платформа использует алгоритм, который она опубликовала. Когда Twitter опубликовал свой код рекомендаций в 2023 году, пользователи все равно не могли проверить, соответствуют ли их реальные ленты этому коду.

Вам просто нужно было им доверять. Но доверие не масштабируется, когда алгоритмы формируют общественное мнение, влияют на выборы и определяют, какая информация достигает миллионов во время кризисов. Решение: доказательства с нулевым разглашением для рекомендаций контента.

Работая с Rekt News, мы создали первую систему, в которой пользователи могут криптографически проверять, что каждая рекомендация действительно является результатом опубликованного алгоритма. Математическое доказательство заменяет слепое доверие. Вот как работают проверяемые рекомендации:

Шаг 1: Обработка контента Наша система извлекает характеристики из статей с помощью обработки естественного языка, создавая векторы TF-IDF, которые математически представляют каждую часть контента.

Шаг 2: Вычисление схожести Алгоритм вычисляет косинусное сходство между векторами контента для определения рекомендаций - все операции записываются в вычислительном следе.

Шаг 3: Генерация криптографического доказательства Используя LuminAIR (наш фреймворк ZKML) и доказатель S-two от Starkware, мы генерируем доказательство размером ~32KB, что вычисление произошло корректно.

Шаг 4: Проверка браузера Пользователи мгновенно проверяют доказательства в своих браузерах с помощью WebAssembly - без необходимости в сторонних сервисах. Знак проверки работает как HTTPS для алгоритмов.

Когда пользователи видят синюю галочку рядом с рекомендацией, они знают, что она была сгенерирована с использованием точного алгоритма с открытым исходным кодом. Не какой-то скрытой системы, оптимизирующей взаимодействие или политическую предвзятость. Нажмите на значок → мгновенная проверка выполняется локально в вашем браузере.

Но это не только для рекомендаций контента. Мы уже внедрили проверяемые вычисления в нескольких областях:

2/ Решение: автоматизация маркет-мейкинга ZKML с @haikoxyz

Каждый из них доказывает, что критические вычисления происходят точно так, как было заявлено. Последствия огромны. Поскольку ИИ все больше контролирует то, что мы видим, покупаем и во что верим в интернете, возможность проверки вычислительной целостности становится необходимой.

Алгоритмы поиска, финансовые модели, рекомендации в области здравоохранения и т.д. - все это может извлечь выгоду из криптографической верификации. Потенциальные случаи использования безграничны. Мы строим инфраструктуру для бездоверительного интернета, где пользователи могут проверять, а не доверять.

Где алгоритмы служат пользователям, а не скрытым корпоративным интересам. Где "открытый исходный код" действительно означает, что вы можете проверить, что опубликованный код — это то, что работает. Это представляет собой сдвиг, где системы доказывают свою надежность математически.