शून्य-ज्ञान मशीन लर्निंग की अवधारणा को पेश करने के चार साल बाद, बर्कले आरडीआई और पॉलीहेड्रा ने एक उत्पादन-तैयार प्रणाली का अनावरण किया है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विश्वास और पारदर्शिता को फिर से परिभाषित कर सकती है।
नई zkML तकनीक, जिसकी आज घोषणा की गई और क्रिप्टो.न्यूज के साथ साझा की गई, डेवलपर्स को यह साबित करने में सक्षम बनाती है एआई आउटपुट की शुद्धता कंपनी की प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार, संवेदनशील अंतर्निहित डेटा या मॉडल को उजागर किए बिना।
zkML
इसके मूल में, zkML शून्य-ज्ञान प्रमाण लागू करता है यंत्र अधिगम. ZKPs एक क्रिप्टोग्राफ़िक तकनीक है जो एक पक्ष को उसके पीछे के डेटा का खुलासा किए बिना किसी कथन को सत्य साबित करने की अनुमति देती है।
यह दृष्टिकोण विश्वास संबंधी चिंताओं का समाधान करता है ऐजिसमें अक्सर “ब्लैक बॉक्स” सिस्टम शामिल होता है जिसमें पारदर्शिता की कमी होती है। ZkML के साथ, उपयोगकर्ता पुष्टि कर सकते हैं कि गोपनीयता और अनुपालन बनाए रखते हुए AI सिस्टम इच्छित तरीके से काम करते हैं।
अनुसंधान से वास्तविकता तक
ZkML की अवधारणा पहली बार 2020 में पॉलीहेड्रा के मुख्य वैज्ञानिक जियाहेंग झांग द्वारा बर्कले के शोधकर्ताओं युपेंग झांग और डॉन सॉन्ग के साथ पेश की गई थी। विज्ञप्ति के अनुसार, उस समय, ZKP सिस्टम की उच्च कम्प्यूटेशनल मांगों के कारण zkML पूरी तरह से सैद्धांतिक था।
आज, पॉलीहेड्रा के एक्सपैंडर प्रूफ सिस्टम जैसी शून्य-ज्ञान तकनीक में प्रगति ने वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में zkML को तैनात करना व्यावहारिक बना दिया है।
zkML का उपयोग कैसे किया जाएगा
एआई आउटपुट को सत्यापित करने के अलावा, zkML में एआई सिस्टम गोपनीयता और जवाबदेही का प्रबंधन करने के तरीके को बदलने की क्षमता है। यह डेटा मूल सत्यापन की सुविधा प्रदान करता है, एआई प्रशिक्षण डेटा की प्रामाणिकता और पता लगाने की क्षमता सुनिश्चित करता है, जबकि प्रमाणित डेटा लेबलिंग को यह सत्यापित करने में सक्षम बनाता है कि लेबल किया गया डेटा सटीक और अपरिवर्तित रहता है। इसके अतिरिक्त, zkML प्रशिक्षण प्रक्रिया सत्यापन की अनुमति देता है, जिससे साबित होता है कि AI मॉडल को सख्त प्रोटोकॉल के अनुसार प्रशिक्षित किया गया था।
पॉलीहेड्रा की कल्पना है कि zkML इसमें महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा एआई को ब्लॉकचेन तकनीक के साथ जोड़ना. यह विकेंद्रीकृत एआई पारिस्थितिकी तंत्र, सुरक्षित मॉडल परिनियोजन और गोपनीयता-केंद्रित अनुप्रयोगों का समर्थन कर सकता है।
जैसे-जैसे zkML विकसित होता है, इसके समर्थक इसे गोपनीयता या सुरक्षा से समझौता किए बिना AI अनुप्रयोगों में विश्वास बनाने के उपकरण के रूप में देखते हैं।
विज्ञप्ति के अनुसार, पॉलीहेड्रा और बर्कले आरडीआई ने zkML की क्षमताओं को और अधिक विस्तारित करने की योजना बनाई है, जिससे क्रिप्टोग्राफी में न्यूनतम विशेषज्ञता वाले डेवलपर्स के लिए प्रौद्योगिकी सुलभ हो सके।
