拉格朗日与亿万网络合作推出DeepProve AI应用

在5月20日，Lagrange Network的推特账号揭示了与Billions Network的合作，旨在应用可验证的人工智能技术。此次努力的核心是集成DeepProve zkML库，以实现模型透明度。该发展旨在提供加密证明，确保人工智能的行为与预期一致。这一合作标志着在许多数字领域迈向更负责任的人工智能系统的进步。读者可以了解零知识证明如何在不透露模型细节的情况下验证人工智能的输出。这两个网络之间的合作标志着负责任的人工智能验证的重要一步。该倡议在验证人工智能驱动的决策时优先考虑清晰性而非复杂性。

Billions Network 使用 DeepProve 进行安全的 AI 验证

Billions Network 提供了一个数字框架，连接全球的人类用户和自主代理。它强调隐私保护，并加强平台环境内的身份验证。在这次合作中，DeepProve 将加入现有的 AI 框架。此步骤允许对网络上 AI 代理所采取的行动进行独立验证。该过程确保输出与授权模型规则和协议完全一致。集成加密证明有助于维护信心，而无需披露敏感数据或模型结构。此用例突出了可验证 AI 在现实世界设置中的实际场景。

可验证推理的概念确认输出来自AI模型。它验证推荐、预测或决策，而不暴露内部模型细节。零知识证明提供了一种加密方法，可以私下检查计算的正确性。这种方法安全地确认输入和输出与预期模型行为匹配。DeepProve使用此技术来确保隐私和证明的完整性。Billions Network AI可以在不共享专有算法或数据的情况下确认与规则的一致性。这种方法支持问责制，并在自动决策过程中建立信任。

可验证的人工智能在提高透明度中的作用

人工智能系统通常在开发者和最终用户之间运作时存在有限的清晰度。这种不透明性可能导致错误信息、偏见结果或隐秘操控风险。审计这些模型很具挑战性，因为这可能会泄露敏感数据或内部结构。引入可验证的人工智能可以解决这些问题，因为它提供了正确行为的证明。DeepProve zkML 库易于集成并增强了审计能力，而不会额外暴露。这一解决方案增加了一层监督，而不妨碍用户隐私。平台运营商可以验证人工智能的行为是否真正遵循预定义的协议。

高级人工智能系统引发了关于安全性、控制和与人类价值观一致性的问题。许多模型作为不透明的黑箱操作，限制了对决策过程的可见性。这种不透明性可能会削弱信任，并阻碍管理风险或偏见的努力。可验证推理通过确认行为保持在设定的范围内提供了部分补救措施。DeepProve 提供了这种能力，而不揭示模型的内部工作原理。这种证明机制可以向利益相关者保证 AI 行为的一致性。即使模型复杂性本质上仍然较高，这种方法也增强了信心。

DeepProve 实现实时 AI 证明验证，规模化

Lagrange Network 设计的 DeepProve 可以高效地生成规模化证明。该库支持常见的神经网络类型，如多层感知器和卷积网络。内部基准测试显示，证明创建速度比领先替代方案快多达 158 倍。验证可以实时进行或在实际工作流中延迟最小。这样的速度使得将证明检查集成到频繁的 AI 操作中成为可能。像 Billions Network AI 这样的平台可以持续验证输出，而不会出现明显的减速。快速的加密证明支持高验证需求的动态环境。

DeepProve如何实现可审计的AI交互？

Billions Network 旨在建立一个基于经过验证的身份和行为的信任经济。传统的信任信号如账号年龄或参与度指标缺乏强有力的认证方法。整合 DeepProve zkML 库添加了可衡量的 AI 驱动计算的证明。这个标准使得平台能够基于经过验证的算法行为来建立信任。因此，Lagrange Network 和 Billions Network 使得生态系统内的互动准备好接受审计。用户和监管机构可以参考证明记录来验证 AI 是否遵守规则。这一合作展示了在多个数字领域实现可信 AI 的实际步骤。