拉格朗日與億萬網絡合作推出DeepProve AI應用

在5月20日，Lagrange Network的推特帳號揭示了與Billions Network的合作，旨在應用可驗證的人工智能技術。此次努力的核心是集成DeepProve zkML庫，以實現模型透明度。該發展旨在提供加密證明，確保人工智能的行爲與預期一致。這一合作標志着在許多數字領域邁向更負責任的人工智能系統的進步。讀者可以了解零知識證明如何在不透露模型細節的情況下驗證人工智能的輸出。這兩個網路之間的合作標志着負責任的人工智能驗證的重要一步。該倡議在驗證人工智能驅動的決策時優先考慮清晰性而非復雜性。

Billions Network 使用 DeepProve 進行安全的 AI 驗證

Billions Network 提供了一個數字框架，連接全球的人類用戶和自主代理。它強調隱私保護，並加強平台環境內的身分驗證。在這次合作中，DeepProve 將加入現有的 AI 框架。此步驟允許對網路上 AI 代理所採取的行動進行獨立驗證。該過程確保輸出與授權模型規則和協議完全一致。集成加密證明有助於維護信心，而無需披露敏感數據或模型結構。此用例突出了可驗證 AI 在現實世界設置中的實際場景。

可驗證推理的概念確認輸出來自AI模型。它驗證推薦、預測或決策，而不暴露內部模型細節。零知識證明提供了一種加密方法，可以私下檢查計算的正確性。這種方法安全地確認輸入和輸出與預期模型行爲匹配。DeepProve使用此技術來確保隱私和證明的完整性。Billions Network AI可以在不共享專有算法或數據的情況下確認與規則的一致性。這種方法支持問責制，並在自動決策過程中建立信任。

可驗證的人工智能在提高透明度中的作用

人工智能系統通常在開發者和最終用戶之間運作時存在有限的清晰度。這種不透明性可能導致錯誤信息、偏見結果或隱祕操控風險。審計這些模型很具挑戰性，因爲這可能會泄露敏感數據或內部結構。引入可驗證的人工智能可以解決這些問題，因爲它提供了正確行爲的證明。DeepProve zkML 庫易於集成並增強了審計能力，而不會額外暴露。這一解決方案增加了一層監督，而不妨礙用戶隱私。平台運營商可以驗證人工智能的行爲是否真正遵循預定義的協議。

高級人工智能系統引發了關於安全性、控制和與人類價值觀一致性的問題。許多模型作爲不透明的黑箱操作，限制了對決策過程的可見性。這種不透明性可能會削弱信任，並阻礙管理風險或偏見的努力。可驗證推理通過確認行爲保持在設定的範圍內提供了部分補救措施。DeepProve 提供了這種能力，而不揭示模型的內部工作原理。這種證明機制可以向利益相關者保證 AI 行爲的一致性。即使模型復雜性本質上仍然較高，這種方法也增強了信心。

DeepProve 實現實時 AI 證明驗證，規模化

Lagrange Network 設計的 DeepProve 可以高效地生成規模化證明。該庫支持常見的神經網路類型，如多層感知器和卷積網路。內部基準測試顯示，證明創建速度比領先替代方案快多達 158 倍。驗證可以實時進行或在實際工作流中延遲最小。這樣的速度使得將證明檢查集成到頻繁的 AI 操作中成爲可能。像 Billions Network AI 這樣的平台可以持續驗證輸出，而不會出現明顯的減速。快速的加密證明支持高驗證需求的動態環境。

DeepProve如何實現可審計的AI交互？

Billions Network 旨在建立一個基於經過驗證的身分和行爲的信任經濟。傳統的信任信號如帳號年齡或參與度指標缺乏強有力的認證方法。整合 DeepProve zkML 庫添加了可衡量的 AI 驅動計算的證明。這個標準使得平台能夠基於經過驗證的算法行爲來建立信任。因此，Lagrange Network 和 Billions Network 使得生態系統內的互動準備好接受審計。用戶和監管機構可以參考證明記錄來驗證 AI 是否遵守規則。這一合作展示了在多個數字領域實現可信 AI 的實際步驟。