Следующее сообщение является гостевым постом от Феликса Сю, основателя ARPA Network.
Подход правительства США к искусственному интеллекту (AI) резко изменился, акцентируя внимание на ускорении инноваций в ущерб регуляторному контролю. В частности, исполнительный указ президента Дональда Трампа, Удаление барьеров для американского лидерства в области искусственного интеллекта, задало новый тон для разработки ИИ, основанный на продвижении свободы слова и технологического прогресса. Точно так же отказ вице-президента США JD Vance поддержать глобальное соглашение по безопасности ИИ сигнализирует о том, что Америка будет придавать приоритет инновациям, не жертвуя своим конкурентным преимуществом.
Тем не менее, по мере того как системы ИИ становятся все более влиятельными на финансовых рынках, критической инфраструктуре и в общественных дискуссиях, вопрос остается: Как мы можем обеспечить доверие и надежность в решениях и выводах, основанных на моделях ИИ, не подавляя при этом инновации?
Здесь на помощь приходит Проверяемый ИИ, предлагая прозрачный, криптографически защищенный подход к ИИ, который обеспечивает подотчетность без чрезмерного регулирования.
Проблема ИИ без прозрачности
Быстрое развитие ИИ открыло новую эру умных ИИ-агентов, способных к сложному и автономному принятию решений. Но без прозрачности эти системы могут стать непредсказуемыми и безответственными.
Например, финансовые AI-агенты, которые полагаются на сложные модели машинного обучения для анализа обширных наборов данных, теперь работают при меньших требованиях к раскрытию информации. Хотя это способствует инновациям, это также создает разрыв доверия: без понимания того, как эти AI-агенты приходят к своим выводам, компании и пользователи могут испытывать трудности с проверкой их точности и надежности.
Крах рынка, вызванный ошибочным принятием решений моделью ИИ, не является просто теоретическим риском, это реальная возможность, если модели ИИ будут развернуты без проверяемых мер безопасности. Проблема не в том, чтобы замедлить прогресс ИИ, а в том, чтобы гарантировать, что его результаты могут быть доказаны, проверены и им можно доверять.
Как однажды сказал известный психолог Гарвардского университета Б.Ф. Скиннер: «Настоящая проблема не в том, думают ли машины, а в том, думают ли люди». В ИИ ключевой вопрос заключается не только в том, насколько умны эти системы, но и в том, как люди могут проверять и доверять их интеллекту.
Как Verifiable AI преодолевает разрыв доверия
Рассел Уолд, исполнительный директор Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, подводит итог подходу США к ИИ:
“Безопасность не будет основным фокусом, вместо этого основное внимание будет уделено ускоренной инновации и убеждению в том, что технологии — это возможность.”
Именно поэтому проверяемый ИИ имеет решающее значение. Он позволяет инновациям в области ИИ без компрометации доверия, обеспечивая возможность проверки выводов ИИ децентрализованным и защищающим конфиденциальность способом.
Проверяемый ИИ использует криптографические методы, такие как нулевые доказательства (ZKPs) и нулевое обучение машин (ZKML), чтобы предоставить пользователям уверенность в решениях ИИ, не раскрывая при этом конфиденциальные данные.
ZKP позволяют AI системам генерировать криптографические доказательства, которые подтверждают, что вывод является законным, не раскрывая исходные данные или процессы. Это обеспечивает целостность даже в среде с минимальным нормативным контролем.
ZKML приносит проверяемые AI модели в цепочку, позволяя получать бездоверительные AI результаты, которые математически доказуемы. Это особенно критично для AI оракулов и принятия решений на основе данных в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и управление.
ZK-SNARKs преобразуют вычисления ИИ в проверяемые доказательства, обеспечивая безопасную работу моделей ИИ при защите прав интеллектуальной собственности и конфиденциальности пользователей.
По сути, Verifiable AI предоставляет независимый уровень проверки, обеспечивая прозрачность, подотчетность и, вероятно, точность AI-систем.
Проверяемый ИИ: Будущее ответственности ИИ
Траектория ИИ в Америке нацелена на агрессивные инновации. Но вместо того, чтобы полагаться исключительно на государственный надзор, отрасли необходимо поддерживать технологические решения, которые обеспечивают как прогресс, так и доверие.
Некоторые компании могут воспользоваться более мягкими регуляциями в области ИИ, чтобы запустить продукты без надлежащих проверок безопасности. Однако Verifiable AI предлагает мощную альтернативу, позволяя организациям и отдельным лицам создавать ИИ-системы, которые являются доказуемыми, надежными и устойчивыми к неправильному использованию.
В мире, где ИИ принимает все более значимые решения, решение не в том, чтобы замедлять прогресс, а в том, чтобы сделать ИИ проверяемым. Это ключ к обеспечению того, чтобы ИИ оставался силой для инноваций, доверия и долгосрочного глобального воздействия.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Проверяемый ИИ: Ключ к балансировке инноваций и доверия в политике ИИ
Следующее сообщение является гостевым постом от Феликса Сю, основателя ARPA Network.
Подход правительства США к искусственному интеллекту (AI) резко изменился, акцентируя внимание на ускорении инноваций в ущерб регуляторному контролю. В частности, исполнительный указ президента Дональда Трампа, Удаление барьеров для американского лидерства в области искусственного интеллекта, задало новый тон для разработки ИИ, основанный на продвижении свободы слова и технологического прогресса. Точно так же отказ вице-президента США JD Vance поддержать глобальное соглашение по безопасности ИИ сигнализирует о том, что Америка будет придавать приоритет инновациям, не жертвуя своим конкурентным преимуществом.
Тем не менее, по мере того как системы ИИ становятся все более влиятельными на финансовых рынках, критической инфраструктуре и в общественных дискуссиях, вопрос остается: Как мы можем обеспечить доверие и надежность в решениях и выводах, основанных на моделях ИИ, не подавляя при этом инновации?
Здесь на помощь приходит Проверяемый ИИ, предлагая прозрачный, криптографически защищенный подход к ИИ, который обеспечивает подотчетность без чрезмерного регулирования.
Проблема ИИ без прозрачности
Быстрое развитие ИИ открыло новую эру умных ИИ-агентов, способных к сложному и автономному принятию решений. Но без прозрачности эти системы могут стать непредсказуемыми и безответственными.
Например, финансовые AI-агенты, которые полагаются на сложные модели машинного обучения для анализа обширных наборов данных, теперь работают при меньших требованиях к раскрытию информации. Хотя это способствует инновациям, это также создает разрыв доверия: без понимания того, как эти AI-агенты приходят к своим выводам, компании и пользователи могут испытывать трудности с проверкой их точности и надежности.
Крах рынка, вызванный ошибочным принятием решений моделью ИИ, не является просто теоретическим риском, это реальная возможность, если модели ИИ будут развернуты без проверяемых мер безопасности. Проблема не в том, чтобы замедлить прогресс ИИ, а в том, чтобы гарантировать, что его результаты могут быть доказаны, проверены и им можно доверять.
Как однажды сказал известный психолог Гарвардского университета Б.Ф. Скиннер: «Настоящая проблема не в том, думают ли машины, а в том, думают ли люди». В ИИ ключевой вопрос заключается не только в том, насколько умны эти системы, но и в том, как люди могут проверять и доверять их интеллекту.
Как Verifiable AI преодолевает разрыв доверия
Рассел Уолд, исполнительный директор Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, подводит итог подходу США к ИИ:
Именно поэтому проверяемый ИИ имеет решающее значение. Он позволяет инновациям в области ИИ без компрометации доверия, обеспечивая возможность проверки выводов ИИ децентрализованным и защищающим конфиденциальность способом.
Проверяемый ИИ использует криптографические методы, такие как нулевые доказательства (ZKPs) и нулевое обучение машин (ZKML), чтобы предоставить пользователям уверенность в решениях ИИ, не раскрывая при этом конфиденциальные данные.
По сути, Verifiable AI предоставляет независимый уровень проверки, обеспечивая прозрачность, подотчетность и, вероятно, точность AI-систем.
Проверяемый ИИ: Будущее ответственности ИИ
Траектория ИИ в Америке нацелена на агрессивные инновации. Но вместо того, чтобы полагаться исключительно на государственный надзор, отрасли необходимо поддерживать технологические решения, которые обеспечивают как прогресс, так и доверие.
Некоторые компании могут воспользоваться более мягкими регуляциями в области ИИ, чтобы запустить продукты без надлежащих проверок безопасности. Однако Verifiable AI предлагает мощную альтернативу, позволяя организациям и отдельным лицам создавать ИИ-системы, которые являются доказуемыми, надежными и устойчивыми к неправильному использованию.
В мире, где ИИ принимает все более значимые решения, решение не в том, чтобы замедлять прогресс, а в том, чтобы сделать ИИ проверяемым. Это ключ к обеспечению того, чтобы ИИ оставался силой для инноваций, доверия и долгосрочного глобального воздействия.
Упомянуто в этой статье