Polyhedra y Berkeley RDI Lanzan zkML Listo para Producción, Revolucionando la Confianza en la IA: Descubre Esta Innovación
Berkeley RDI y Polyhedra han establecido una colaboración estratégica para presentar un zkML listo para producción. Este lanzamiento busca marcar un avance transformador en la fusión de la inteligencia artificial (IA) y la verificación criptográfica. Las organizaciones ahora están entregando una aplicación del mundo real, cuatro años después de haber introducido el concepto. La aplicación tiene como objetivo permitir a los desarrolladores de IA utilizar zkML sin necesidad de conocimientos específicos en pruebas de conocimiento cero.
El origen del zkML y su evolución
El viaje comenzó en 2020 cuando el equipo de investigación de Polyhedra, incluyendo a Jiaheng Zhang, Dawn Song y Yupeng Zhang, publicó un artículo en colaboración con Berkeley RDI. El documento, titulado «Pruebas de Conocimiento Cero para Predicciones y Precisión de Árboles de Decisión», presentó un zkML, aprendizaje automático de conocimiento cero. El concepto del artículo se enfocaba en construir confianza en la IA al asegurar resultados verificables mientras se preserva la privacidad de los datos y modelos subyacentes.
La propuesta de Polyhedra: Sistemas sin confianza
Polyhedra prioriza los sistemas sin confianza para minimizar el error humano en incidentes tecnológicos. El modelo zkML permite a los desarrolladores probar la precisión de las predicciones del modelo de IA sobre una muestra de datos específica sin revelar información sensible.
zkML Polyhedra: Avanzando Confianza y Transparencia en la IA
A través de pruebas de conocimiento cero, un proveedor de servicios puede demostrar que un resultado específico se produjo genuinamente al ejecutar un modelo determinado sobre un input. La tecnología zkML proporciona una solución efectiva a uno de los desafíos más urgentes de la IA: la confianza y la transparencia. Al habilitar cálculos verificables, el modelo zkML garantiza que los resultados generados por los modelos de IA sean precisos y confiables. Este enfoque aborda las preocupaciones sobre la naturaleza opaca de la IA, donde las salidas no verificadas pueden llevar a decisiones erróneas.
El CTO de la organización, Tiancheng Xie, compartió: «Hemos dedicado toda la vida de la empresa a construir sistemas que puedan operar sin intervención humana, que estén verificados matemáticamente y sean criptográficamente seguros.»
Aplicaciones del zkML en la IA
Las aplicaciones del zkML se extienden más allá de la verificación de inferencias, abarcando áreas como la autenticación de origen de datos, etiquetado preciso de datos y verificación de procesos de entrenamiento de IA. Esto garantiza que cada etapa del ciclo de vida de la IA cumpla con estrictos estándares de integridad.
El modelo zkML elimina las altas barreras computacionales, basado en el innovador sistema Expander-proof, haciendo realidad soluciones listas para producción. Este avance no solo fortalece la confianza en la IA, sino que también asegura el cumplimiento con regulaciones de privacidad.
El Futuro de la IA Verificable
Dawn Song, Directora de Berkeley RDI, destaca: «Berkeley RDI y Polyhedra están estableciendo un nuevo estándar de confianza y transparencia en la inteligencia artificial con la innovadora tecnología de aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML), un enfoque revolucionario que combina aprendizaje automático con verificación criptográfica.»
Esta colaboración establece un nuevo punto de referencia para la transparencia y la responsabilidad en la IA. Song enfatizó que el objetivo es garantizar que la eficiencia proporcionada por la IA no comprometa la confianza y la seguridad.
Mirando al futuro, zkML está preparado para transformar el panorama de la IA al habilitar un despliegue seguro, ecosistemas descentralizados y aplicaciones innovadoras. Con zkML, Berkeley RDI y Polyhedra aspiran a construir un futuro donde la confianza esté en el corazón de la innovación en IA.
Preguntas Frecuentes
- ¿Qué es zkML?
zkML es un enfoque que combina aprendizaje automático con pruebas de conocimiento cero para demostrar la precisión de las predicciones de modelos de IA sin revelar datos confidenciales.
- ¿Cuáles son las principales aplicaciones de zkML?
Las aplicaciones incluyen la verificación de inferencias, autenticación del origen de datos y verificación de procesos de entrenamiento de IA.
- ¿Cuál es el objetivo de la colaboración entre Berkeley RDI y Polyhedra?
El objetivo es establecer nuevos estándares de confianza y transparencia en la IA mediante la implementación de la tecnología zkML.
