هل يحلم الروبوت بالمعرفة الصفرية؟ | رأي

إخلاء المسؤولية: الآراء والآراء الواردة هنا تخص المؤلف وحده ولا تمثل آراء فريق التحرير في crypto.news.

في المشهد الافتتاحي الشهير من فيلم “Blade Runner”، يقوم شخصية تدعى هولدن بإجراء تفسير خيالي لاختبار تورينغ لمعرفة ما إذا كان ليون إنسان آلي (روبوت بشري). في الاختبار، يسرد هولدن قصة لليون لاستثارة رد فعل عاطفي. “أنت في صحراء، تمشي على الرمال، وفجأة تنظر لأسفل… تنظر وترى سلحفاة، ليون، إنها تزحف نحوك…” ومع استمرار هولدن في هذه القصة الافتراضية، يصبح ليون أكثر اضطرابًا، حتى يظهر بوضوح أنه ليس إنساناً.

نحن لسنا في منطقة “Blade Runner” في الواقع بعد، ولكن مع اندماج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بشكل أكبر في حياتنا، نحن بحاجة إلى ضمانات بأن النماذج الذكائية التي نستخدمها هي كما تدعي.

كيف تعمل إثباتات المعرفة الصفرية على تحسين الثقة في النماذج الذكائية

هذا هو المكان الذي تأتي فيه إثباتات المعرفة الصفرية (ZK). في جوهرها، تمكّن ZK طرفًا واحدًا من إثبات لطرف آخر أن حسابًا معيناً قد تم تنفيذه بشكل صحيح دون الكشف عن البيانات الفعلية أو الحاجة إلى إعادة الفاحص لإجراء الحسابات (المعروفة بخاصية الوضوح). فكر فيها مثل الأحجيات: بينما قد يكون صعب حلها، يكون التحقق من الحل أسهل بكثير.

• توفر هذه الخاصية قيمة خاصة عندما تتم المهام الحسابية خارج السلسلة لتجنب إثقال الشبكة وتكاليف رسومها العالية.
• بفضل ZK، يمكن التحقق من هذه المهام دون إثقال البلوكشين، التي لها حدود حسابية صارمة منذ أن يحتاج جميع العقد إلى التحقق من كل كتلة.
• باختصار، نحن بحاجة إلى التشفير باستخدام المعرفة الصفرية لتوسيع نطاق تعلم الآلة الذكائي بأمان وكفاءة.

إثباتات المعرفة الصفرية تعزز الأمان في تعلم الآلة

يعتبر تعلم الآلة، الذي يُعد جزءًا من الذكاء الاصطناعي، معروفًا بمطالبه الحسابية الثقيلة التي تتطلب معالجة كميات هائلة من البيانات لمحاكاة التكيف البشري واتخاذ القرار. من التعرف على الصور إلى التحليلات التنبؤية، تنتقل نماذج تعلم الآلة لتغيير كل صناعة تقريبًا – إن لم تكن قد فعلت بالفعل – لكنها أيضًا تدفع حدود الحسابات.

ولهذا نحن نحتاج إلى طريقة مثبتة للثقة في النماذج الذكائية حتى نعرف أن النموذج الذي نستخدمه لم يتم العبث به أو عرضها بشكل مضلل. في حين أن الأمر قد لا يكون مهماً عند تقديم استفسارات ChatGPT عن أفلام الخيال العلمي المفضلة لديك، إلا أنه في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية، فالـدقة والموثوقية أمر حيوي، حيث أن خطأ واحد يمكن أن يؤدي إلى آثار اقتصادية سلبية متتابعة حول العالم.

دور إثباتات المعرفة الصفرية في التمويل اللامركزي (DeFi)

واحدة من أكثر التطبيقات المثيرة لـ ZKML هي التمويل اللامركزي. تخيل حوض سيولة حيث تدير خوارزمية ذكية إعادة توازن الأصول لتحقيق أقصى عائد بينما تقوم بصقل استراتيجيات التداول الخاصة بها. يمكن لـ ZKML تنفيذ هذه الحسابات خارج السلسلة ثم استخدام إثباتات المعرفة الصفرية للتأكد من أن النموذج الذكائي سليم، بدلاً من أن يكون خوارزمية أخرى أو صفقات شخص آخر.

في نفس الوقت، يمكن لـ ZK حماية بيانات تداول المستخدمين، بحيث يحتفظ المستخدم بسرية معلوماته المالية، حتى وإن كانت النماذج الذكائية التي يستخدمونها للتداول متاحة بشكل علني. النتيجة؟ بروتوكولات DeFi مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع مصداقية ZK.

الحاجة إلى معرفة الآلات بشكل أفضل

مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي في النشاط البشري، تستمر المخاوف بشأن العبث والتلاعب والهجمات العدائية في النمو. يجب أن تكون النماذج الذكائية، خاصة تلك التي تتعامل مع القرارات الحساسة، مقاومة للهجمات التي قد تفسد نتائجها.

من خلال دمج التشفير باستخدام المعرفة الصفرية في الذكاء الاصطناعي، يمكننا الآن بدء بناء الثقة والمساءلة في هذه النماذج. ومثلما هو الحال مع شهادي الأمان SSL أو شارة الأمان في متصفح الإنترنت، سيكون هناك رمز للتحقق من صحة النموذج الذكائي – ليضمن أن النموذج الذي تتفاعل معه هو الذي تتوقعه.

كما استخدم اختبار Voight-Kampff في “Blade Runner” لتمييز الروبوتات عن البشر، اليوم، نواجه تحديًا مشابهاً: التمييز بين النماذج الذكائية الأصيلة وتلك المحتمل أنها تعرضت للعبث. في عالم العملات الرقمية، يمكن أن يكون التشفير باستخدام المعرفة الصفرية قائماً كمقياس Voight-Kampff حديث -طريقة قوية وقابلة للتوسع للتحقق من سلامة النماذج الذكائية دون المساس بعملها الداخلي.

روب فيرغليون هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Horizen Labs، استوديو تطوير وراء العديد من مشاريع الويب 3 الرائدة، بما في ذلك zkVerify وHorizen وApeChain. يهتم روب بعمق بتوسع الويب 3 وكفاءة البلوكشين وإثباتات المعرفة الصفرية. ويعمل على تطوير حلول مبتكرة لتحسين قابلية التوسع، خفض التكاليف، وزيادة الكفاءة.

الأسئلة الشائعة

• ما هي إثباتات المعرفة الصفرية؟
  تُستخدم إثباتات المعرفة الصفرية لتمكين طرف ما من إثبات تنفيذ عملية حسابية بشكل صحيح دون الكشف عن البيانات أو الحاجة إلى إعادة إجراء الحسابات.
• كيف تساهم ZK في تحسين الثقة في النماذج الذكائية الذكية؟
  تُمكن ZK التحقق من صحة العمليات المعقدة خارج السلسلة مع ضمان الأمان والموثوقية على السلسلة، مما يعزز الثقة في النماذج الذكائية الذكية.
• ما هي التطبيقات الرئيسية لإثباتات المعرفة الصفرية في عالم DeFi؟
  يتم استخدامها لضمان صحة النماذج الذكائية في إدارة الأصول والحسابات دون الكشف عن البيانات الشخصية، مما يضيف طبقة من الأمن والخصوصية لمستخدمي DeFi.