5月20日、Lagrange NetworkのTwitterアカウントは、Billions Networkと提携し、検証可能なAI技術を適用することを発表しました。この取り組みの中心には、モデルの透明性を確保するためのDeepProve zkMLライブラリの統合があります。この開発は、AIの行動が期待される振る舞いに合致していることを示す暗号学的証明を提供することを目的としています。このコラボレーションは、多くのデジタル領域におけるより説明責任のあるAIシステムへ向けた進展を示しています。読者は、ゼロ知識証明がモデルの詳細を明らかにすることなくAIの出力を検証するのにどのように役立つかを学ぶことができます。この2つのネットワーク間の提携は、責任あるAI確認における重要なステップを示しています。このイニシアティブは、AI駆動の意思決定を検証する際に、複雑さよりも明確さを優先しています。## ビリオンズネットワークは安全なAI確認のためにDeepProveを使用Billions Networkは、世界中の人間のユーザーと自律的なエージェントをつなぐデジタルフレームワークを提供します。プライバシー保護を重視し、プラットフォーム環境内での身元確認を強化しています。このパートナーシップの下で、DeepProveは既存のAIフレームワークに参加します。この手順により、ネットワーク上でAIエージェントが実行したアクションを個別に検証できます。このプロセスにより、出力が承認されたモデルルールとプロトコルに正確に一致することが保証されます。暗号証明を統合することで、機密データやモデル構造を開示することなく信頼性を維持できます。このユースケースは、現実世界の設定での検証可能なAIの実践的なシナリオに焦点を当てています。検証可能な推論の概念は、出力がAIモデルから来ていることを確認します。内部モデルの詳細を公開せずに、推奨、予測、または決定を検証します。ゼロ知識証明は、計算の正確性をプライベートにチェックするための暗号的手法を提供します。このアプローチは、入力と出力が期待されるモデルの動作と安全に一致することを確認します。DeepProveは、この技術を使用してプライバシーと証明の整合性を確保します。Billions Network AIは、独自のアルゴリズムやデータを共有することなく、ルールとの整合性を確認できます。この手法は、説明責任をサポートし、自動化された意思決定プロセスへの信頼を構築します。## 透明性を高めるための検証可能なAIの役割AIシステムは、開発者とエンドユーザーの両方にとって、限られた明確さで動作することがよくあります。この不透明性は、誤った情報、偏った結果、または秘密の操作リスクにつながる可能性があります。これらのモデルの監査は、機密データや内部構造を明らかにしなければ困難です。検証可能なAIを導入することで、正しい行動の証明を提供することで、これらの懸念に対処します。DeepProve zkMLライブラリは簡単に統合し、余分な露出なしに監査可能性を強化します。このソリューションは、ユーザーのプライバシーを損なわない監視レイヤーを追加します。その後、プラットフォームのオペレーターは、AIアクションが本当に事前定義されたプロトコルに従っているかどうかを確認できます。高度なAIシステムは、安全性、制御、および人間の価値観との整合性に関する疑問を提起します。多くのモデルは不透明なブラックボックスとして機能し、意思決定プロセスへの可視性を制限します。この不透明性は信頼を損ない、リスクやバイアスを管理する努力を妨げる可能性があります。検証可能な推論は、行動が設定された範囲内に収まっていることを確認することによって、部分的な解決策を提供します。DeepProveは、モデルの内部動作を明らかにすることなく、この機能を提供します。このような証明メカニズムは、時間の経過に伴う一貫したAIの行動について利害関係者を保証することができます。この方法は、モデルの複雑性が本質的に高いままであっても、信頼を強化します。## DeepProveは大規模なリアルタイムAI証明確認を可能にしますLagrange Networkは、スケールで効率的な証明を生成するためにDeepProveを設計しました。このライブラリは、多層パーセプトロンや畳み込みネットワークなどの一般的なニューラルネットワークタイプをサポートしています。内部ベンチマークでは、証明作成が主要な代替手段より最大158倍速いことが示されています。確認はリアルタイムまたは最小限の遅延で実行でき、実用的なワークフローに適しています。これらの速度により、頻繁なAI操作に証明チェックを統合することが可能になります。Billions Network AIのようなプラットフォームは、顕著な遅延なしに出力を継続的に検証できます。高速な暗号証明は、高い確認要求を持つ動的環境をサポートします。## DeepProveはどのように監査可能なAIインタラクションを実現するのか？ビリオンズ・ネットワークは、証明されたアイデンティティと行動に基づく信託経済の構築を目指しています。アカウントの年齢やエンゲージメント指標などの従来の信頼シグナルには、強力な検証方法がありません。DeepProve zkMLライブラリを統合すると、AI駆動の計算の測定可能な証明が追加されます。この標準により、プラットフォームは検証済みのアルゴリズムアクションに基づいて信頼を築くことができます。したがって、Lagrange NetworkとBillions Networkは、エコシステム内での監査対応の相互作用を可能にします。ユーザーと規制当局は、AIがルールに準拠していることを確認するために、証明レコードを参照できます。このコラボレーションは、多くのデジタルセクターで信頼できるAIに向けた実践的なステップを示しています。
LagrangeとBillions Networkが提携してDeepProve AIアプリケーションをローンチ
5月20日、Lagrange NetworkのTwitterアカウントは、Billions Networkと提携し、検証可能なAI技術を適用することを発表しました。この取り組みの中心には、モデルの透明性を確保するためのDeepProve zkMLライブラリの統合があります。この開発は、AIの行動が期待される振る舞いに合致していることを示す暗号学的証明を提供することを目的としています。このコラボレーションは、多くのデジタル領域におけるより説明責任のあるAIシステムへ向けた進展を示しています。読者は、ゼロ知識証明がモデルの詳細を明らかにすることなくAIの出力を検証するのにどのように役立つかを学ぶことができます。この2つのネットワーク間の提携は、責任あるAI確認における重要なステップを示しています。このイニシアティブは、AI駆動の意思決定を検証する際に、複雑さよりも明確さを優先しています。
ビリオンズネットワークは安全なAI確認のためにDeepProveを使用
Billions Networkは、世界中の人間のユーザーと自律的なエージェントをつなぐデジタルフレームワークを提供します。プライバシー保護を重視し、プラットフォーム環境内での身元確認を強化しています。このパートナーシップの下で、DeepProveは既存のAIフレームワークに参加します。この手順により、ネットワーク上でAIエージェントが実行したアクションを個別に検証できます。このプロセスにより、出力が承認されたモデルルールとプロトコルに正確に一致することが保証されます。暗号証明を統合することで、機密データやモデル構造を開示することなく信頼性を維持できます。このユースケースは、現実世界の設定での検証可能なAIの実践的なシナリオに焦点を当てています。
検証可能な推論の概念は、出力がAIモデルから来ていることを確認します。内部モデルの詳細を公開せずに、推奨、予測、または決定を検証します。ゼロ知識証明は、計算の正確性をプライベートにチェックするための暗号的手法を提供します。このアプローチは、入力と出力が期待されるモデルの動作と安全に一致することを確認します。DeepProveは、この技術を使用してプライバシーと証明の整合性を確保します。Billions Network AIは、独自のアルゴリズムやデータを共有することなく、ルールとの整合性を確認できます。この手法は、説明責任をサポートし、自動化された意思決定プロセスへの信頼を構築します。
透明性を高めるための検証可能なAIの役割
AIシステムは、開発者とエンドユーザーの両方にとって、限られた明確さで動作することがよくあります。この不透明性は、誤った情報、偏った結果、または秘密の操作リスクにつながる可能性があります。これらのモデルの監査は、機密データや内部構造を明らかにしなければ困難です。検証可能なAIを導入することで、正しい行動の証明を提供することで、これらの懸念に対処します。DeepProve zkMLライブラリは簡単に統合し、余分な露出なしに監査可能性を強化します。このソリューションは、ユーザーのプライバシーを損なわない監視レイヤーを追加します。その後、プラットフォームのオペレーターは、AIアクションが本当に事前定義されたプロトコルに従っているかどうかを確認できます。
高度なAIシステムは、安全性、制御、および人間の価値観との整合性に関する疑問を提起します。多くのモデルは不透明なブラックボックスとして機能し、意思決定プロセスへの可視性を制限します。この不透明性は信頼を損ない、リスクやバイアスを管理する努力を妨げる可能性があります。検証可能な推論は、行動が設定された範囲内に収まっていることを確認することによって、部分的な解決策を提供します。DeepProveは、モデルの内部動作を明らかにすることなく、この機能を提供します。このような証明メカニズムは、時間の経過に伴う一貫したAIの行動について利害関係者を保証することができます。この方法は、モデルの複雑性が本質的に高いままであっても、信頼を強化します。
DeepProveは大規模なリアルタイムAI証明確認を可能にします
Lagrange Networkは、スケールで効率的な証明を生成するためにDeepProveを設計しました。このライブラリは、多層パーセプトロンや畳み込みネットワークなどの一般的なニューラルネットワークタイプをサポートしています。内部ベンチマークでは、証明作成が主要な代替手段より最大158倍速いことが示されています。確認はリアルタイムまたは最小限の遅延で実行でき、実用的なワークフローに適しています。これらの速度により、頻繁なAI操作に証明チェックを統合することが可能になります。Billions Network AIのようなプラットフォームは、顕著な遅延なしに出力を継続的に検証できます。高速な暗号証明は、高い確認要求を持つ動的環境をサポートします。
DeepProveはどのように監査可能なAIインタラクションを実現するのか？
ビリオンズ・ネットワークは、証明されたアイデンティティと行動に基づく信託経済の構築を目指しています。アカウントの年齢やエンゲージメント指標などの従来の信頼シグナルには、強力な検証方法がありません。DeepProve zkMLライブラリを統合すると、AI駆動の計算の測定可能な証明が追加されます。この標準により、プラットフォームは検証済みのアルゴリズムアクションに基づいて信頼を築くことができます。したがって、Lagrange NetworkとBillions Networkは、エコシステム内での監査対応の相互作用を可能にします。ユーザーと規制当局は、AIがルールに準拠していることを確認するために、証明レコードを参照できます。このコラボレーションは、多くのデジタルセクターで信頼できるAIに向けた実践的なステップを示しています。