Günümüzdeki teknoloji haritasında, zk-SNARKs ve yapay zeka (AI) kuşkusuz iki parlak yıldızdır. Bu iki alan, biri hesaplamaların güvenilirliğini doğrulamaya odaklanırken, diğeri insan zekasını simüle etmeye çalışıyormuş gibi görünse de, aslında aralarında potansiyel derin bir bağ ve tamamlayıcılık bulunmaktadır. Succinct gibi zk altyapılarının sürekli gelişimi ile, AI uygulamalarında önemli bir sıçramanın eşiğinde olabiliriz.
Günümüzde, AI teknolojisi, özellikle büyük dil modelleri (LLM), ciddi bir güven krizi ile karşı karşıya. Bu kriz esasen üç alanda kendini göstermektedir: İlk olarak, AI karar süreçlerinin şeffaf olmaması, yani "kara kutu" sorunu, kararlarının adaletini ve güvenliğini sağlamamızı zorlaştırıyor; İkincisi, AI eğitimi ve uygulama sürecindeki veri gizliliği sorunları, kullanıcıların hassas bilgilerinin sızma riskiyle karşı karşıya kalabileceği anlamına geliyor; Son olarak, AI modeli kendisi önemli bir varlık olarak, başkalarının kullanımına izin verirken nasıl korunacağı ve kötüye kullanılmaması gerektiği de zorlu bir sorundur.
Bu zorlukların temelinde AI sistemlerinin doğrulanabilirlikten yoksun olması yatıyor. İşte bu noktada ZK teknolojisinin önemli bir rol oynayabileceği yer burası. ZK teknolojisini AI ile birleştirerek, yukarıda belirtilen güven sorununu çözmeyi umuyoruz ve AI sistemlerine güvenilirlik katmayı hedefliyoruz.
ZK teknolojisi, AI karar verme süreçlerine şeffaflık sağlayabilirken, belirli algoritma detaylarını ifşa etmeye gerek kalmadan bunu yapar. Aynı zamanda kullanıcı verilerinin gizliliğini korur ve bu verilerin AI eğitimi ve çıkarımı için kullanılmasına izin verir. Ayrıca, ZK, model sahiplerinin model kullanım haklarını paylaşırken, modelin çalınmasını etkili bir şekilde önlemelerine de yardımcı olabilir.
ZK teknolojisinin sürekli olgunlaşmasıyla birlikte, belki de daha güvenilir, emniyetli ve verimli bir AI ekosisteminin ortaya çıkışını göreceğiz. Bu teknoloji entegrasyonu sadece mevcut AI'nın karşılaştığı güven krizi sorununu çözmekle kalmayacak, aynı zamanda AI uygulamaları için tamamen yeni alanlar açabilir ve teknoloji endüstrisinin genel olarak ilerlemesine katkıda bulunabilir.
Ancak, ZK ve AI'nin derin entegrasyonunu sağlamak için birçok teknik zorluğun üstesinden gelinmesi gerekiyor. AI performansını garanti ederken, verimli bir ZK kanıt sistemi tasarlamamız gerekiyor. Ayrıca, bu birleşimin gerçek uygulamalarda hem ekonomik hem de pratik hale getirilmesi de dikkate alınması gereken önemli bir konudur.
Yine de, ZK teknolojisinin AI'ye getirdiği potansiyel dönüşüm heyecan verici. Bu, sadece mevcut AI'nin karşılaştığı güven sorunlarını çözmekle kalmayıp, aynı zamanda AI'nin daha merkeziyetsiz ve daha fazla gizlilik koruma yönünde gelişmesini de teşvik edebilir. Bu hızlı değişen teknoloji dünyasında, ZK ve AI'nin birleşimi şüphesiz umut verici bir gelecek yönünü temsil ediyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 Likes
Reward
8
5
Repost
Share
Comment
0/400
BearMarketLightning
· 6h ago
dipten satın al bir sanattır, ben doğrudan Hepsi içerideyim ciddiyim.
Günümüzdeki teknoloji haritasında, zk-SNARKs ve yapay zeka (AI) kuşkusuz iki parlak yıldızdır. Bu iki alan, biri hesaplamaların güvenilirliğini doğrulamaya odaklanırken, diğeri insan zekasını simüle etmeye çalışıyormuş gibi görünse de, aslında aralarında potansiyel derin bir bağ ve tamamlayıcılık bulunmaktadır. Succinct gibi zk altyapılarının sürekli gelişimi ile, AI uygulamalarında önemli bir sıçramanın eşiğinde olabiliriz.
Günümüzde, AI teknolojisi, özellikle büyük dil modelleri (LLM), ciddi bir güven krizi ile karşı karşıya. Bu kriz esasen üç alanda kendini göstermektedir: İlk olarak, AI karar süreçlerinin şeffaf olmaması, yani "kara kutu" sorunu, kararlarının adaletini ve güvenliğini sağlamamızı zorlaştırıyor; İkincisi, AI eğitimi ve uygulama sürecindeki veri gizliliği sorunları, kullanıcıların hassas bilgilerinin sızma riskiyle karşı karşıya kalabileceği anlamına geliyor; Son olarak, AI modeli kendisi önemli bir varlık olarak, başkalarının kullanımına izin verirken nasıl korunacağı ve kötüye kullanılmaması gerektiği de zorlu bir sorundur.
Bu zorlukların temelinde AI sistemlerinin doğrulanabilirlikten yoksun olması yatıyor. İşte bu noktada ZK teknolojisinin önemli bir rol oynayabileceği yer burası. ZK teknolojisini AI ile birleştirerek, yukarıda belirtilen güven sorununu çözmeyi umuyoruz ve AI sistemlerine güvenilirlik katmayı hedefliyoruz.
ZK teknolojisi, AI karar verme süreçlerine şeffaflık sağlayabilirken, belirli algoritma detaylarını ifşa etmeye gerek kalmadan bunu yapar. Aynı zamanda kullanıcı verilerinin gizliliğini korur ve bu verilerin AI eğitimi ve çıkarımı için kullanılmasına izin verir. Ayrıca, ZK, model sahiplerinin model kullanım haklarını paylaşırken, modelin çalınmasını etkili bir şekilde önlemelerine de yardımcı olabilir.
ZK teknolojisinin sürekli olgunlaşmasıyla birlikte, belki de daha güvenilir, emniyetli ve verimli bir AI ekosisteminin ortaya çıkışını göreceğiz. Bu teknoloji entegrasyonu sadece mevcut AI'nın karşılaştığı güven krizi sorununu çözmekle kalmayacak, aynı zamanda AI uygulamaları için tamamen yeni alanlar açabilir ve teknoloji endüstrisinin genel olarak ilerlemesine katkıda bulunabilir.
Ancak, ZK ve AI'nin derin entegrasyonunu sağlamak için birçok teknik zorluğun üstesinden gelinmesi gerekiyor. AI performansını garanti ederken, verimli bir ZK kanıt sistemi tasarlamamız gerekiyor. Ayrıca, bu birleşimin gerçek uygulamalarda hem ekonomik hem de pratik hale getirilmesi de dikkate alınması gereken önemli bir konudur.
Yine de, ZK teknolojisinin AI'ye getirdiği potansiyel dönüşüm heyecan verici. Bu, sadece mevcut AI'nin karşılaştığı güven sorunlarını çözmekle kalmayıp, aynı zamanda AI'nin daha merkeziyetsiz ve daha fazla gizlilik koruma yönünde gelişmesini de teşvik edebilir. Bu hızlı değişen teknoloji dünyasında, ZK ve AI'nin birleşimi şüphesiz umut verici bir gelecek yönünü temsil ediyor.