“Tương lai là AI được tích hợp vào các ứng dụng và cuộc sống của bạn. Nhưng nếu nó cần dữ liệu nhạy cảm để phục vụ bạn tốt, bạn cần công nghệ bảo mật như zero-knowledge và các công nghệ khác bao quanh nó.” - @DacEconomy, Đồng sáng lập @ProjectZKM Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay đã có mặt trong các tab trình duyệt của chúng ta, nhưng đó không phải là mục tiêu cuối cùng. Như Ming Guo của ZKM đã nói, mục tiêu là AI hoạt động bên trong các ứng dụng và quy trình làm việc hàng ngày của bạn, chứ không phải là một hộp trò chuyện riêng biệt mà bạn sao chép dữ liệu vào. Để thực sự hữu ích ở cấp độ đó, các hệ thống AI sẽ không thể tránh khỏi việc cần truy cập vào bối cảnh riêng tư: hành vi, lịch sử, sở thích của bạn, thậm chí là dữ liệu tài chính hoặc sức khỏe nhạy cảm. Điều đó tạo ra một sự đánh đổi trực tiếp: • Nhiều bối cảnh → hỗ trợ AI tốt hơn • Nhiều dữ liệu bị lộ → rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật cao hơn Đây là lúc các chứng minh zero-knowledge và zkVM xuất hiện. Thay vì gửi dữ liệu thô đến một mô hình hoặc bên thứ ba, ZK cho phép bạn: • Chứng minh rằng một phép toán trên dữ liệu của bạn đã được thực hiện đúng, mà không tiết lộ dữ liệu đó. • Đảm bảo rằng một tác nhân AI đã tuân theo một số quy tắc hoặc chính sách nhất định, mà không tiết lộ nội bộ của mô hình hoặc toàn bộ nhật ký. • Gắn các chứng minh có thể xác minh vào các hành động do AI điều khiển trong một ứng dụng, để các bên khác có thể tin tưởng vào kết quả mà không bao giờ thấy được các đầu vào cơ bản của bạn. Nói cách khác, nếu AI sẽ được tích hợp sâu vào các sản phẩm và cuộc sống của chúng ta, chúng ta cần các lớp bảo mật dựa trên ZK dưới nó - các zkVM đa mục đích như Ziren của ZKM, và các hệ thống chứng minh ở cấp độ ứng dụng giữ lại lợi ích của AI trong khi hạn chế những gì nó có thể thấy và cách nó có thể được sử dụng. Xem toàn bộ buổi thảo luận về AI & Công việc - Chứng minh sự đóng góp của con người: