مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، تزداد قدرات نماذج اللغة الكبيرة قوة. ومع ذلك، فإن سؤالاً رئيسياً يظل يزعج الصناعة: كيف يمكن ضمان أن عملية اتخاذ القرار من قبل الذكاء الاصطناعي هي إمكانية التتبع وموثوقة؟ على سبيل المثال، عندما تؤدي الاستراتيجيات الاستثمارية التي يوصي بها الذكاء الاصطناعي إلى خسائر، كيف يمكن إثبات أن هذه النتيجة لم تكن نتيجة لممارسات غير قانونية؟
تقدم DeepProve، كنظام zkML الأسرع في العالم، حلولاً مبتكرة لهذه المشكلة. يمكنه إنشاء إثباتات صفرية المعرفة قابلة للتحقق على البلوكشين لعملية استنتاج الذكاء الاصطناعي، مما يعادل وضع "ختم موثوق" على مخرجات الذكاء الاصطناعي. تظهر هذه التقنية إمكانيات هائلة في مجالات متعددة:
1. إدارة المخاطر المالية: عند استخدام البنوك للذكاء الاصطناعي لتقييم طلبات القروض، يمكن لـ DeepProve إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد استخدم بالفعل بيانات و خوارزميات متوافقة، مما يحمي خصوصية العملاء ويعزز ثقة الجهات التنظيمية.
2. التشخيص الطبي: عندما تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل سجلات المرضى وتقديم خطط العلاج، يمكن لإثبات DeepProve ضمان أن التشخيص يعتمد على البيانات الحقيقية للمرضى، دون الكشف عن معلومات الخصوصية، مما يساعد في حل مشكلة مشاركة البيانات الطبية.
3. ألعاب البلوكشين: بعد إثبات خصائص عناصر اللعبة ونتائج المعارك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتسجيلها على السلسلة، لن يمكن تغييرها، مما يمنع استخدام الغش، ويجعل اللاعبين يثقون في أن نتائج اللعبة عادلة.
تتمثل إحدى المزايا الكبرى لـ DeepProve في سرعته في المعالجة، حيث إنه أسرع بعدة مرات من الأنظمة المماثلة، مما يتيح معالجة استنتاجات النماذج المعقدة دون التأثير على تجربة المستخدم الفعلية.
مع اندماج تقنيات الذكاء الاصطناعي وWeb3 بعمق، ستصبح 'الموثوقية' هي القدرة التنافسية الأساسية. تعرض DeepProve رؤية: مستقبل الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون أكثر من مجرد ذكاء، بل يجب أن يكون أيضًا قابلاً للتفسير في العملية وموثوقًا في النتائج. قد تكون هذه هي المفتاح لجعل الذكاء الاصطناعي يكسب الثقة على نطاق واسع.
في هذا العصر الذي يتطور فيه الذكاء الاصطناعي بسرعة، أصبح من المهم بشكل متزايد ضمان شفافية وموثوقية قرارات الذكاء الاصطناعي. تقدم ابتكارات DeepProve أفكارًا جديدة لمعالجة هذا التحدي، ومن المتوقع أن تعزز قبول واستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المزيد من المجالات.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
6
مشاركة
تعليق
0/400
PessimisticLayer
· منذ 4 س
هل هذه هي الذكاء الاصطناعي الموثوق به كما هو مشاع؟ لا أصدق ذلك.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityWitch
· منذ 4 س
لقد أصيب الجميع بالذهول بسبب البيانات الزائفة في ألعاب السلسلة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SpeakWithHatOn
· منذ 4 س
يكفي أن تكون قادرًا على لعب الألعاب!
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenCreatorOP
· منذ 5 س
مرة أخرى إنها حيلة جديدة يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PumpBeforeRug
· منذ 5 س
البلوكتشين المحتالين الإيكولوجي انتقل إلى منزل جديد؟
مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، تزداد قدرات نماذج اللغة الكبيرة قوة. ومع ذلك، فإن سؤالاً رئيسياً يظل يزعج الصناعة: كيف يمكن ضمان أن عملية اتخاذ القرار من قبل الذكاء الاصطناعي هي إمكانية التتبع وموثوقة؟ على سبيل المثال، عندما تؤدي الاستراتيجيات الاستثمارية التي يوصي بها الذكاء الاصطناعي إلى خسائر، كيف يمكن إثبات أن هذه النتيجة لم تكن نتيجة لممارسات غير قانونية؟
تقدم DeepProve، كنظام zkML الأسرع في العالم، حلولاً مبتكرة لهذه المشكلة. يمكنه إنشاء إثباتات صفرية المعرفة قابلة للتحقق على البلوكشين لعملية استنتاج الذكاء الاصطناعي، مما يعادل وضع "ختم موثوق" على مخرجات الذكاء الاصطناعي. تظهر هذه التقنية إمكانيات هائلة في مجالات متعددة:
1. إدارة المخاطر المالية: عند استخدام البنوك للذكاء الاصطناعي لتقييم طلبات القروض، يمكن لـ DeepProve إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد استخدم بالفعل بيانات و خوارزميات متوافقة، مما يحمي خصوصية العملاء ويعزز ثقة الجهات التنظيمية.
2. التشخيص الطبي: عندما تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل سجلات المرضى وتقديم خطط العلاج، يمكن لإثبات DeepProve ضمان أن التشخيص يعتمد على البيانات الحقيقية للمرضى، دون الكشف عن معلومات الخصوصية، مما يساعد في حل مشكلة مشاركة البيانات الطبية.
3. ألعاب البلوكشين: بعد إثبات خصائص عناصر اللعبة ونتائج المعارك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتسجيلها على السلسلة، لن يمكن تغييرها، مما يمنع استخدام الغش، ويجعل اللاعبين يثقون في أن نتائج اللعبة عادلة.
تتمثل إحدى المزايا الكبرى لـ DeepProve في سرعته في المعالجة، حيث إنه أسرع بعدة مرات من الأنظمة المماثلة، مما يتيح معالجة استنتاجات النماذج المعقدة دون التأثير على تجربة المستخدم الفعلية.
مع اندماج تقنيات الذكاء الاصطناعي وWeb3 بعمق، ستصبح 'الموثوقية' هي القدرة التنافسية الأساسية. تعرض DeepProve رؤية: مستقبل الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون أكثر من مجرد ذكاء، بل يجب أن يكون أيضًا قابلاً للتفسير في العملية وموثوقًا في النتائج. قد تكون هذه هي المفتاح لجعل الذكاء الاصطناعي يكسب الثقة على نطاق واسع.
في هذا العصر الذي يتطور فيه الذكاء الاصطناعي بسرعة، أصبح من المهم بشكل متزايد ضمان شفافية وموثوقية قرارات الذكاء الاصطناعي. تقدم ابتكارات DeepProve أفكارًا جديدة لمعالجة هذا التحدي، ومن المتوقع أن تعزز قبول واستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المزيد من المجالات.