На сучасній технологічній арені, zk-SNARKs і штучний інтелект (ШІ) безсумнівно є двома яскравими зірками. Хоча ці дві області здаються незалежними одна від одної, одна зосереджена на перевірці надійності обчислень, а інша прагне імітувати людський інтелект, насправді між ними існує потенційний глибокий зв'язок і взаємодоповнюваність. З розвитком таких ZK-інфраструктур, як Succinct, ми, ймовірно, наближаємось до значного прориву в застосуванні ШІ.

В даний час технології штучного інтелекту, зокрема великі мовні моделі (LLM), стикаються з серйозною кризою довіри. Ця криза в основному проявляється в трьох аспектах: по-перше, непрозорість процесу прийняття рішень штучним інтелектом, так званою проблемою "чорної скриньки", робить складним забезпечення справедливості та безпеки його рішень; по-друге, проблема конфіденційності даних під час навчання та використання штучного інтелекту, чутлива інформація користувачів може бути під загрозою витоку; нарешті, самі моделі штучного інтелекту як важливі активи, як захистити їх від крадіжки або зловживання, дозволяючи іншим їх використовувати, також є складним питанням.

Ці виклики полягають у відсутності перевірності в системах ШІ. І саме тут технологія ZK може відіграти важливу роль. Поєднуючи технологію ZK з ШІ, ми сподіваємося вирішити вищезгадану проблему довіри і ввести надійність у системи ШІ.

Технологія ZK може забезпечити прозорість процесу прийняття рішень AI, не розкриваючи конкретні деталі алгоритму. Вона також може захистити конфіденційність даних користувачів, дозволяючи при цьому використовувати ці дані для навчання та виведення AI. Крім того, ZK може допомогти власникам моделей ефективно запобігти крадіжці моделей, ділячись правами на використання моделі.

З розвитком технології ZK ми, можливо, побачимо появу більш надійної, безпечної та ефективної екосистеми штучного інтелекту. Це поєднання технологій не лише може вирішити нинішню кризу довіри, з якою стикається штучний інтелект, але й відкрити нові можливості для його застосування, сприяючи розвитку всього технологічного сектору.

Однак для досягнення глибокої інтеграції ZK та ШІ слід подолати численні технічні виклики. Нам потрібно розробити ефективну систему ZK-доказів, одночасно забезпечуючи продуктивність ШІ. Крім того, важливим питанням є те, як зробити цю комбінацію економічною та практичною у реальних застосуваннях.

Проте, потенційна трансформація, яку технологія ZK може принести штучному інтелекту, все ще викликає захоплення. Вона може не тільки вирішити існуючі проблеми довіри, з якими стикається штучний інтелект, але й сприяти розвитку штучного інтелекту в більш децентралізованому та з захистом приватності напрямку. У цьому швидко змінюваному технологічному світі поєднання ZK та штучного інтелекту безсумнівно є ознакою сповненої надії майбутньої тенденції.