"Framtiden är AI integrerad i dina appar och i ditt liv. Men om den behöver intim data för att tjäna dig väl, behöver du nollkunskap och andra säkerhetsteknologier inlindade runt den." - @DacEconomy, medgrundare av @ProjectZKM Dagens stora språkmodeller finns redan i våra webbläsarflikar, men det är inte slutmålet. Som ZKM:s Ming Guo uttrycker det, är målet AI som körs i dina applikationer och dagliga arbetsflöden, inte en separat chattruta som du kopierar data till. För att vara verkligt användbara på den nivån kommer AI-system oundvikligen att behöva tillgång till privat kontext: ditt beteende, din historik, preferenser, till och med känslig finansiell eller hälsorelaterad data. Det skapar en direkt avvägning: • Mer kontext → bättre AI-assistans • Mer dataexponering → högre integritets- och säkerhetsrisk Det är här nollkunskapsbevis och zkVM:er kommer in. Istället för att skicka rådata till en modell eller en tredje part tillåter ZK dig att: • Bevisa att en beräkning av dina data gjordes korrekt, utan att avslöja själva datan. • Säkerställa att en AI-agent följde vissa regler eller policyer, utan att exponera modellens interna data eller fullständiga loggar. • Bifoga verifierbara bevis till AI-drivna åtgärder i en app, så att andra parter kan lita på resultatet utan att någonsin se dina underliggande indata. Med andra ord, om AI ska vara djupt integrerat i produkter och i våra liv, behöver vi ZK-baserade säkerhetslager under det – allmänna zkVM:er som ZKM:s Ziren, och applikationsnivå-bevissystem som behåller AI:s fördelar samtidigt som de begränsar vad det kan se och hur det kan användas. Se hela panelen om AI & Arbete – Bevis på mänskligt bidrag: