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Aquí hay una explicación concisa de la reclamación:
Lagrange es un proyecto de infraestructura blockchain que utiliza pruebas de conocimiento cero (ZK) para hacer que la IA y otros cálculos sean verificables y confiables. En su núcleo, la idea es probar criptográficamente que un cálculo, como la inferencia de un modelo de IA, se realizó correctamente sin revelar los datos internos o el modelo en sí. Así es como “brinda confianza y seguridad” a los sistemas impulsados por IA.
🧠 Lo que esto significa
Pruebas de Conocimiento Cero (ZKPs):
Estas son técnicas criptográficas donde una parte (el probador) puede convencer a otra (el verificador) de que una afirmación es verdadera sin revelar los datos subyacentes. Aplicadas a la IA, las ZKPs pueden probar que un modelo de IA produjo una cierta salida a partir de una entrada dada, sin exponer el modelo o datos sensibles.
Enfoque de Lagrange:
Lagrange combina varias tecnologías para habilitar IA verificable:
DeepProve (biblioteca zkML): Genera pruebas ZK para inferencias de aprendizaje automático para que cualquiera pueda verificar la corrección de las salidas de IA sin ver el funcionamiento interno del modelo.
Red de Proveedores ZK: Una red descentralizada que crea y suministra estas pruebas a gran escala para diversas aplicaciones, incluida la IA.
Coprocesador ZK: Permite a los desarrolladores realizar cálculos complejos (en datos de blockchain o de otra manera) fuera de la cadena y luego verificarlos en la cadena con pruebas ZK.
🔐 Implicaciones para la Confianza y Seguridad de la IA
En teoría, usar pruebas ZK para la IA puede:
Aumentar la transparencia y la confianza: Los usuarios pueden verificar que la salida de una IA fue generada por un modelo válido y un cálculo correcto.
Proteger modelos/datos privados: La verificación no requiere revelar los pesos del modelo o los datos de entrenamiento.
Apoyar controles de seguridad: Especialmente en dominios de alto riesgo (salud, finanzas, sistemas autónomos), la IA verificable ayuda a garantizar la corrección y el cumplimiento.