مع التوسع العميق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، أصبحت حماية خصوصية البيانات وموثوقية النتائج من النقاط المحورية التي تثير اهتمام الصناعة. في هذا السياق، توفر تقنية zk-SNARKs حلاً مبتكراً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

نظام DeepProve الذي طورته شركة Lagrange يتميز في مجال zkML (تعلم الآلة المعتمد على الإثباتات الصفرية) بأدائه الممتاز ويصبح معيارًا جديدًا في الصناعة. الميزة الأساسية لـ DeepProve تكمن في قدرته على التحقق من دقة نتائج الحسابات الذكية دون الكشف عن البيانات الأصلية أو معلمات النموذج. هذه التقنية الرائدة تفتح آفاقًا جديدة للعديد من المجالات الحساسة.

على سبيل المثال، في تشخيص الذكاء الاصطناعي الطبي، يمكن لـ DeepProve ضمان موثوقية نتائج التشخيص مع حماية خصوصية المرضى. وبالمثل، في مجالات مثل إدارة المخاطر المالية، يمكن أيضًا إكمال مراجعات الامتثال الضرورية دون الكشف عن المعلومات الشخصية. هذه الخاصية "zk-SNARKs" تمهد الطريق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة للخصوصية.

من حيث الأداء التقني، يظهر DeepProve تفوقًا ملحوظًا في الكفاءة. وفقًا لبيانات الاختبار العامة، فإن سرعة توليد الإثباتات الخاصة به أسرع بأكثر من 30% من الأنظمة المماثلة. هذه الميزة تجعل حتى النماذج المعقدة للذكاء الاصطناعي قادرة على إتمام عملية التحقق بسرعة، مع ضمان الأمان دون التضحية بتجربة المستخدم. تجعل هذه الكفاءة DeepProve ذات قيمة عملية أكبر في السيناريوهات التي تتطلب استجابة فورية، مثل الكشف عن الاحتيال في الوقت الحقيقي وعقود الحوسبة الخاصة.

في نظام Lagrange البيئي، يلعب الرمز الأصلي LA دورًا حاسمًا. يحتاج المطورون الذين يستخدمون خدمة DeepProve إلى دفع LA، بينما يمكن للنقاط المشاركة في توليد الإثبات أيضًا الحصول على LA كمكافأة. يساعد تصميم هذه الآلية في تشكيل بيئة بيئية مستدامة ذاتيًا، مما يعزز التطور المستمر للتكنولوجيا وتطبيقها.

مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فإن تطبيق zk-SNARKs في مجال الذكاء الاصطناعي يمتلك آفاقًا واسعة. فهو لا يمكنه فقط حل مشكلات الخصوصية والثقة الحالية، بل لديه أيضًا القدرة على دفع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المزيد من المجالات الحساسة، مما يوفر دعمًا تقنيًا جديدًا لحماية الخصوصية وأمان المعلومات في العصر الرقمي.