Divulgación: Las opiniones y opiniones expresadas aquí pertenecen únicamente al autor y no representan las opiniones y opiniones del editorial de Crypto.News.
En un ecosistema digital en rápida expansión, la Revolución AI en curso ha transformado fundamentalmente la forma en que vivimos y trabajamos, con el 65% de todas las organizaciones principales que emplean regularmente herramientas de IA como ChatGPT, Dall-E, Midjourney, Sora y Perplexity.
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Esto marca un aumento casi doble de hace diez meses, con expertos que estiman que esta métrica crecerá exponencialmente en el futuro cercano. El aumento meteórico ha surgido una sombra importante: a pesar del valor proyectado del mercado que alcanzará los $ 15.7 billones para 2030, un creciente déficit fiduciario amenaza con arruinar su potencial.
Los recientes datos de encuestas revelaron que más de dos tercios de los adultos estadounidenses tienen poca o ninguna confianza en la información proporcionada por las herramientas de IA convencionales. Esto es, gracias en gran parte, al hecho de que el paisaje está actualmente dominado por tres gigantes tecnológicos, a saber, Amazon, Google y Meta, que según los informes controlan más del 80% de todos los datos de capacitación de IA a gran escala colectivamente.
Estas compañías operan detrás de un velo opaco de secreto mientras invierten cientos de millones en sistemas que permanecen en cajas negras para el mundo exterior. Si bien la justificación dada es ‘proteger sus ventajas competitivas’, ha creado un vacío de responsabilidad peligroso que ha criado una inmensa desconfianza y el escepticismo convencional hacia la tecnología.
Abordar la crisis de confianza
La falta de transparencia en el desarrollo de la IA ha alcanzado niveles críticos durante el año pasado. A pesar de que compañías como OpenAi, Google y antrópica gastan cientos de millones de dólares en el desarrollo de sus modelos de lenguaje grande patentado, proporcionan poca o ninguna idea de sus metodologías de capacitación, fuentes de datos o procedimientos de validación.
A medida que estos sistemas se vuelven más sofisticados y sus decisiones tienen mayores consecuencias, la falta de transparencia ha creado una base precaria. Sin la capacidad de verificar las salidas o comprender cómo llegan estos modelos a sus conclusiones, nos queda con sistemas potentes pero inexplicables que requieren un escrutinio más cercano.
La tecnología de conocimiento cero promete redefinir el status quo actual. Los protocolos ZK permiten que una entidad demuestre a otra que una declaración es verdadera sin revelar ninguna información adicional más allá de la validez de la declaración en sí. Como ejemplo, una persona puede demostrar a un tercero que conoce la combinación de una caja fuerte sin revelar la combinación en sí.
Este principio, cuando se aplica en el contexto de AI, ayuda a facilitar nuevas posibilidades de transparencia y verificación sin comprometer información patentada o privacidad de datos.
Además, los avances recientes en el aprendizaje automático de conocimiento cero (ZKML) han permitido verificar las salidas de IA sin exponer sus modelos o conjuntos de datos de reemplazo. Esto aborda una tensión fundamental en el ecosistema de IA actual, que es la necesidad de transparencia versus la protección de la propiedad intelectual (IP) y los datos privados.
Necesitamos IA y también transparencia
El uso de ZKML en los sistemas AI abre tres vías críticas para la reconstrucción de la confianza. En primer lugar, reduce los problemas en torno a las alucinaciones de LLM en el contenido generado por IA al proporcionar pruebas de que el modelo no ha sido manipulado, alterado su razonamiento o derivado del comportamiento esperado debido a actualizaciones o ajuste fino.
En segundo lugar, ZKML facilita la auditoría de modelo integral en la que los jugadores independientes pueden verificar la justicia, los niveles de sesgo y el cumplimiento de un sistema y el cumplimiento de los estándares regulatorios sin requerir acceso al modelo subyacente.
Finalmente, permite una colaboración y verificación seguras en todas las organizaciones. En industrias confidenciales como la atención médica y las finanzas, las organizaciones ahora pueden verificar el desempeño y el cumplimiento del modelo de IA sin compartir datos confidenciales.
Al proporcionar garantías criptográficas que garantizan un comportamiento adecuado al tiempo que protegen la información patentada, estas ofertas presentan una solución tangible que puede equilibrar las demandas competitivas de transparencia y privacidad en el mundo cada vez más digital de hoy.
Con ZK Tech, podemos tener innovación y confianza coexistir entre sí, marcando el comienzo de una era en la que el potencial transformador de IA coincide con mecanismos robustos de verificación y responsabilidad.
La pregunta ya no es si podemos confiar en la IA, sino cuán rápido podemos implementar las soluciones que hacen que la confianza sea innecesaria a través de pruebas matemáticas. Una cosa segura es que estamos viendo momentos interesantes por delante.
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Samuel Pearton
Samuel Pearton es el director de marketing de Polyhedra, impulsando el futuro de la inteligencia a través de su tecnología pionera y de alto rendimiento en Expchain, la cadena de todo para la IA. Basándose en décadas de experiencia en tecnología, marketing global y comercio social intercultural, Samuel comprende que la confianza, la escalabilidad y la verificabilidad son esenciales para la IA y la cadena de bloques. Antes de unirse oficialmente al equipo ejecutivo de Polyhedra en octubre de 2024, desempeñó un papel de asesoramiento clave ya que la compañía obtuvo $ 20 millones en fondos estratégicos con una valoración de $ 1 mil millones. Antes de Polyhedra, Samuel fundó PressplayGlobal, una plataforma de comercio social y compromiso que conectó a los atletas y celebridades, incluidos Stephen Curry y otras marcas mundiales líderes, con el mercado de fanáticos de los consumidores más grandes de China.
