Di peta teknologi kontemporer, zk-SNARKs (ZK) dan kecerdasan buatan (AI) tidak diragukan lagi adalah dua bintang yang bersinar terang. Meskipun kedua bidang ini tampak masing-masing independen, satu berfokus pada verifikasi keandalan komputasi, dan yang lainnya bertujuan untuk mensimulasikan kecerdasan manusia, pada kenyataannya, ada potensi hubungan dan saling melengkapi yang dalam di antara keduanya. Dengan perkembangan terus-menerus dari infrastruktur ZK seperti Succinct, kita mungkin akan segera menyaksikan terobosan besar dalam aplikasi AI.

Saat ini, teknologi AI, terutama model bahasa besar (LLM), sedang menghadapi krisis kepercayaan yang serius. Krisis ini terutama tercermin dalam tiga aspek: pertama, ketidaktransparanan proses pengambilan keputusan AI, yang dikenal sebagai masalah "kotak hitam", membuat kita sulit memastikan keadilan dan keamanan keputusannya; kedua, masalah privasi data dalam proses pelatihan dan penerapan AI, informasi sensitif pengguna mungkin menghadapi risiko kebocoran; terakhir, model AI itu sendiri sebagai aset penting, bagaimana melindunginya dari penyalahgunaan atau pencurian saat memungkinkan orang lain menggunakannya, juga merupakan masalah yang rumit.

Inti dari tantangan ini adalah kurangnya verifiabilitas dalam sistem AI. Dan di sinilah teknologi ZK dapat memainkan peran penting. Dengan menggabungkan teknologi ZK dengan AI, kita berharap dapat mengatasi masalah kepercayaan di atas dan memberikan kredibilitas pada sistem AI.

Teknologi ZK dapat memberikan transparansi pada proses pengambilan keputusan AI tanpa harus mengungkapkan rincian algoritma yang spesifik. Ini juga dapat melindungi privasi data pengguna sambil memungkinkan data tersebut digunakan untuk pelatihan dan inferensi AI. Selain itu, ZK juga dapat membantu pemilik model untuk mencegah pencurian model secara efektif sambil membagikan hak penggunaan model.

Dengan kematangan teknologi ZK yang terus berkembang, kita mungkin akan melihat munculnya ekosistem AI yang lebih dipercaya, aman, dan efisien. Integrasi teknologi ini tidak hanya dapat menyelesaikan krisis kepercayaan yang dihadapi AI saat ini, tetapi juga dapat membuka bidang baru untuk aplikasi AI, mendorong seluruh industri teknologi untuk maju.

Namun, untuk mewujudkan integrasi mendalam antara ZK dan AI, masih banyak tantangan teknis yang perlu diatasi. Kita perlu merancang sistem bukti ZK yang efisien sambil memastikan kinerja AI. Selain itu, bagaimana membuat kombinasi ini ekonomis dan praktis dalam aplikasi nyata juga merupakan masalah penting yang perlu dipertimbangkan.

Meskipun demikian, potensi transformasi yang dibawa oleh teknologi ZK untuk AI tetap menarik. Ini tidak hanya dapat menyelesaikan masalah kepercayaan yang dihadapi AI saat ini, tetapi juga dapat mendorong AI menuju arah yang lebih terdesentralisasi dan lebih melindungi privasi. Dalam dunia teknologi yang cepat berubah ini, kombinasi ZK dan AI tidak diragukan lagi mewakili arah masa depan yang penuh harapan.