Kecerdasan buatan semakin mempengaruhi kehidupan sehari-hari kita, tetapi ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusannya menimbulkan kekhawatiran di masyarakat. Bagaimana memastikan bahwa penilaian sistem AI akurat dan adil? Pertanyaan ini terus menjadi perhatian di kalangan dunia teknologi dan masyarakat secara umum.
Dalam konteks ini, teknologi DeepProve yang diluncurkan oleh perusahaan Lagrange muncul untuk memberikan solusi inovatif dalam mengatasi krisis kepercayaan AI. DeepProve berbasis pada teknologi pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML), menyediakan bukti yang dapat diverifikasi untuk proses inferensi AI, secara signifikan meningkatkan transparansi dan kredibilitas aplikasi AI.
Model AI tradisional sering dianggap sebagai "kotak hitam", di mana pengguna tidak dapat memahami mekanisme operasi internalnya, sehingga tidak dapat memverifikasi keandalan hasil keluaran. Hal ini sangat mengkhawatirkan di bidang berisiko tinggi seperti kesehatan dan keuangan, karena keputusan yang salah dapat mengakibatkan konsekuensi serius. Inovasi DeepProve terletak pada kemampuannya untuk menghasilkan bukti nol-pengetahuan untuk proses penalaran AI, memastikan bahwa hasil keluaran benar-benar berasal dari model yang ditentukan dan tidak mengalami modifikasi.
Yang lebih mencolok adalah kinerja DeepProve. Dibandingkan dengan solusi zkML lainnya, kecepatan pembuatan bukti DeepProve hampir seribu kali lebih cepat, dan waktu verifikasinya hanya 0,5 detik. Efisiensi seperti ini membuatnya sangat cocok untuk skenario aplikasi waktu nyata di tingkat perusahaan.
Sebagai contoh AI medis, misalkan ada sistem diagnosis AI yang merekomendasikan rencana perawatan berdasarkan data pasien. Dengan menggunakan teknologi DeepProve, sistem dapat menghasilkan sebuah bukti yang memverifikasi bahwa rekomendasi tersebut benar-benar berasal dari model yang disertifikasi oleh FDA, dan bahwa proses pengolahan data mematuhi persyaratan perlindungan privasi. Pasien dan dokter tidak perlu memahami prinsip-prinsip kriptografi yang kompleks, mereka hanya perlu menggunakan bukti ini untuk mengonfirmasi kredibilitas hasilnya. Transparansi semacam ini tidak hanya dapat meningkatkan kepercayaan pengguna, tetapi juga membuka jalan bagi penerapan teknologi AI yang lebih luas di berbagai bidang.
Kemunculan teknologi DeepProve menandai langkah penting bagi industri AI menuju transparansi dan kredibilitas yang lebih tinggi. Ini tidak hanya menyelesaikan masalah kepercayaan yang telah mengganggu perkembangan AI selama bertahun-tahun, tetapi juga membuka kemungkinan baru untuk penerapan AI dalam ekosistem Web3 dan dunia nyata. Seiring dengan penyempurnaan dan promosi teknologi ini, kita beralasan untuk berharap AI akan memainkan peran penting di lebih banyak bidang kunci, sambil tetap mempertahankan tingkat keandalan dan transparansi yang tinggi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
7 Suka
Hadiah
7
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GasFeeVictim
· 18jam yang lalu
Siapa yang akan membuktikan bahwa sistem bukti itu benar...
Kecerdasan buatan semakin mempengaruhi kehidupan sehari-hari kita, tetapi ketidaktransparanan dalam proses pengambilan keputusannya menimbulkan kekhawatiran di masyarakat. Bagaimana memastikan bahwa penilaian sistem AI akurat dan adil? Pertanyaan ini terus menjadi perhatian di kalangan dunia teknologi dan masyarakat secara umum.
Dalam konteks ini, teknologi DeepProve yang diluncurkan oleh perusahaan Lagrange muncul untuk memberikan solusi inovatif dalam mengatasi krisis kepercayaan AI. DeepProve berbasis pada teknologi pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML), menyediakan bukti yang dapat diverifikasi untuk proses inferensi AI, secara signifikan meningkatkan transparansi dan kredibilitas aplikasi AI.
Model AI tradisional sering dianggap sebagai "kotak hitam", di mana pengguna tidak dapat memahami mekanisme operasi internalnya, sehingga tidak dapat memverifikasi keandalan hasil keluaran. Hal ini sangat mengkhawatirkan di bidang berisiko tinggi seperti kesehatan dan keuangan, karena keputusan yang salah dapat mengakibatkan konsekuensi serius. Inovasi DeepProve terletak pada kemampuannya untuk menghasilkan bukti nol-pengetahuan untuk proses penalaran AI, memastikan bahwa hasil keluaran benar-benar berasal dari model yang ditentukan dan tidak mengalami modifikasi.
Yang lebih mencolok adalah kinerja DeepProve. Dibandingkan dengan solusi zkML lainnya, kecepatan pembuatan bukti DeepProve hampir seribu kali lebih cepat, dan waktu verifikasinya hanya 0,5 detik. Efisiensi seperti ini membuatnya sangat cocok untuk skenario aplikasi waktu nyata di tingkat perusahaan.
Sebagai contoh AI medis, misalkan ada sistem diagnosis AI yang merekomendasikan rencana perawatan berdasarkan data pasien. Dengan menggunakan teknologi DeepProve, sistem dapat menghasilkan sebuah bukti yang memverifikasi bahwa rekomendasi tersebut benar-benar berasal dari model yang disertifikasi oleh FDA, dan bahwa proses pengolahan data mematuhi persyaratan perlindungan privasi. Pasien dan dokter tidak perlu memahami prinsip-prinsip kriptografi yang kompleks, mereka hanya perlu menggunakan bukti ini untuk mengonfirmasi kredibilitas hasilnya. Transparansi semacam ini tidak hanya dapat meningkatkan kepercayaan pengguna, tetapi juga membuka jalan bagi penerapan teknologi AI yang lebih luas di berbagai bidang.
Kemunculan teknologi DeepProve menandai langkah penting bagi industri AI menuju transparansi dan kredibilitas yang lebih tinggi. Ini tidak hanya menyelesaikan masalah kepercayaan yang telah mengganggu perkembangan AI selama bertahun-tahun, tetapi juga membuka kemungkinan baru untuk penerapan AI dalam ekosistem Web3 dan dunia nyata. Seiring dengan penyempurnaan dan promosi teknologi ini, kita beralasan untuk berharap AI akan memainkan peran penting di lebih banyak bidang kunci, sambil tetap mempertahankan tingkat keandalan dan transparansi yang tinggi.