$LA
Đây là một giải thích ngắn gọn về yêu cầu:
Lagrange là một dự án hạ tầng blockchain sử dụng bằng chứng không kiến thức (ZK) để làm cho AI và các phép toán khác có thể xác minh và đáng tin cậy. Cốt lõi của nó là ý tưởng chứng minh một cách mật mã rằng một phép toán — chẳng hạn như suy diễn mô hình AI — đã được thực hiện đúng mà không tiết lộ dữ liệu nội bộ hoặc mô hình đó. Đó là cách mà nó “mang lại sự tin cậy và an toàn” cho các hệ thống chạy bằng AI.
🧠 Điều này có nghĩa là gì
Bằng Chứng Không Kiến Thức (ZKPs):
Đây là những kỹ thuật mật mã mà một bên (người chứng minh) có thể thuyết phục bên kia (người xác minh) rằng một tuyên bố là đúng mà không tiết lộ dữ liệu cơ bản. Áp dụng cho AI, ZKPs có thể chứng minh rằng một mô hình AI đã tạo ra một đầu ra nhất định từ một đầu vào cho trước — mà không tiết lộ mô hình hoặc dữ liệu nhạy cảm.
Cách Tiếp Cận của Lagrange:
Lagrange kết hợp nhiều công nghệ để cho phép AI có thể xác minh:
DeepProve (thư viện zkML): Tạo ra các bằng chứng ZK cho các suy diễn máy học để bất kỳ ai cũng có thể xác minh tính chính xác của các đầu ra AI mà không cần thấy cách thức hoạt động bên trong của mô hình.
Mạng Lưới ZK Prover: Một mạng lưới phi tập trung tạo ra và cung cấp các bằng chứng này trên quy mô lớn cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả AI.
Bộ Xử Lý ZK: Cho phép các nhà phát triển thực hiện các phép toán phức tạp (trên dữ liệu blockchain hoặc khác) ngoài chuỗi và sau đó xác minh chúng trên chuỗi với các bằng chứng ZK.
🔐 Ý Nghĩa Đối Với Độ Tin Cậy và An Toàn của AI
Về lý thuyết, việc sử dụng các bằng chứng ZK cho AI có thể:
Tăng cường tính minh bạch và tin cậy: Người dùng có thể xác minh rằng đầu ra của AI được tạo ra bởi một mô hình hợp lệ và phép toán đúng.
Bảo vệ mô hình/dữ liệu riêng tư: Việc xác minh không yêu cầu tiết lộ trọng số mô hình hoặc dữ liệu đào tạo.
Hỗ trợ kiểm tra an toàn: Đặc biệt trong các lĩnh vực có rủi ro cao (chăm sóc sức khỏe, tài chính, hệ thống tự động), AI có thể xác minh giúp đảm bảo tính chính xác và tuân thủ.