Oggi l'AI è diventata incredibilmente popolare, generare testi, disegni e persino codici è ormai la norma. Ma con questo sorgono anche delle domande: come possiamo verificare i risultati dell'AI? La risposta fornita da un modello è affidabile? Quasi nessuno può confermare con certezza al 100%. Questo rende l'unione tra AI e blockchain più simile a un trucco pubblicitario, piuttosto che a un percorso tecnico realmente praticabile.
La tecnologia di Succinct Labs offre però nuove prospettive per questo problema. Una delle potenti capacità della prova a conoscenza zero è quella di generare una prova concisa per processi di calcolo complessi. In altre parole, anche se un modello di AI ha effettuato miliardi di calcoli, il risultato può comunque essere confermato tramite un piccolo documento di prova. La parte che verifica non ha bisogno di ripetere l'intero calcolo per assicurarsi che il risultato non sia stato manomesso.
Questo ha un significato enorme per le future reti AI decentralizzate. Ad esempio, su una piattaforma AI decentralizzata, gli utenti possono inviare compiti di calcolo e, una volta completati dai nodi AI, ricevere i risultati e le prove. Gli utenti possono semplicemente verificare le prove per confermare che i risultati siano reali e affidabili, senza doversi preoccupare di eventuali imbrogli da parte dei nodi.
Ancora più interessante, questo approccio consente all'AI di non essere più una scatola nera. Poiché ogni risultato può essere verificato, la trasparenza dell'AI aumenta notevolmente. Questo non solo può rafforzare la fiducia degli utenti nell'AI, ma può anche promuovere una profonda integrazione tra Web3 e AI. Si può dire che la prova a conoscenza zero di Succinct Labs sia come una chiave che apre la porta della fiducia nell'AI.