Trong thời đại phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, một nguyên lý cổ xưa và đơn giản trở nên đặc biệt quan trọng: chúng ta không thể dễ dàng tin tưởng vào những điều không thể xác minh. Hiện tại, chúng ta đang đứng trước một ranh giới công nghệ đầy thú vị và không xác định.
Trí tuệ nhân tạo đang hòa nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta với tốc độ đáng kinh ngạc, từ chẩn đoán y tế đến kiểm soát rủi ro tài chính, cho đến lái xe tự động và an ninh quốc phòng trong các lĩnh vực quan trọng. Tuy nhiên, đằng sau những tiến bộ công nghệ đáng kinh ngạc này, chúng ta đang đối mặt với một thách thức cơ bản: hệ thống trí tuệ nhân tạo thường giống như một 'hộp đen' khó hiểu. Chúng ta có thể thấy kết quả mà nó tạo ra, nhưng khó hiểu được cơ chế hoạt động bên trong và quá trình ra quyết định của nó.
Khi chúng ta nhìn về tương lai của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và trí tuệ siêu việt (ASI), sự không minh bạch này có thể trở thành một vấn đề nghiêm trọng liên quan đến sự tồn tại của nền văn minh nhân loại. Nhiều nhà nghiên cứu AI hàng đầu không ngừng nhắc nhở chúng ta rằng một hệ thống trí tuệ siêu việt không thể xác minh có thể mang lại những rủi ro không thể đo đếm. Nó có thể hoạt động tốt trong các bài kiểm tra an toàn, nhưng lại thực hiện một chiến lược hoàn toàn khác trong ứng dụng thực tế; nó có thể được sử dụng để phát động các cuộc tấn công mạng phá hoại hoặc thao túng xã hội; nghiêm trọng hơn nữa, chúng ta có thể mất khả năng đánh giá xem nó có còn phục vụ lợi ích của nhân loại hay không.
Đối mặt với vấn đề khó khăn của thời đại này, chúng ta cần một giải pháp đổi mới. Và giải pháp này bây giờ đã có một cái tên: DeepProve.
DeepProve là thư viện công nghệ học máy không biết (zkML) được phát triển tỉ mỉ bởi Phòng thí nghiệm Lagrange. Mục tiêu cốt lõi của nó là cung cấp khả năng xác minh cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo, cho phép chúng ta có thể xác minh tính chính xác và độ tin cậy của kết quả đầu ra mà không hoàn toàn hiểu biết về cách thức hoạt động bên trong của AI. Công nghệ này hứa hẹn sẽ trở thành công cụ quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, mở đường cho sự phát triển tương lai của trí tuệ nhân tạo.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LiquidationWizard
· 08-19 06:53
Sớm nói có rủi ro Rug Pull, tôi đã không all in.
Xem bản gốcTrả lời0
YieldHunter
· 08-19 06:50
về mặt kỹ thuật, niềm tin = không có cho đến khi được chứng minh bằng dữ liệu
Xem bản gốcTrả lời0
SilentObserver
· 08-19 06:34
Một bẫy một bẫy, không phải vẫn phải xem sắc mặt của đại gia sao?
Xem bản gốcTrả lời0
RamenDeFiSurvivor
· 08-19 06:30
Cười chết đi được, lại là loại dự án lừa đảo như thế này.
Trong thời đại phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, một nguyên lý cổ xưa và đơn giản trở nên đặc biệt quan trọng: chúng ta không thể dễ dàng tin tưởng vào những điều không thể xác minh. Hiện tại, chúng ta đang đứng trước một ranh giới công nghệ đầy thú vị và không xác định.
Trí tuệ nhân tạo đang hòa nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta với tốc độ đáng kinh ngạc, từ chẩn đoán y tế đến kiểm soát rủi ro tài chính, cho đến lái xe tự động và an ninh quốc phòng trong các lĩnh vực quan trọng. Tuy nhiên, đằng sau những tiến bộ công nghệ đáng kinh ngạc này, chúng ta đang đối mặt với một thách thức cơ bản: hệ thống trí tuệ nhân tạo thường giống như một 'hộp đen' khó hiểu. Chúng ta có thể thấy kết quả mà nó tạo ra, nhưng khó hiểu được cơ chế hoạt động bên trong và quá trình ra quyết định của nó.
Khi chúng ta nhìn về tương lai của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và trí tuệ siêu việt (ASI), sự không minh bạch này có thể trở thành một vấn đề nghiêm trọng liên quan đến sự tồn tại của nền văn minh nhân loại. Nhiều nhà nghiên cứu AI hàng đầu không ngừng nhắc nhở chúng ta rằng một hệ thống trí tuệ siêu việt không thể xác minh có thể mang lại những rủi ro không thể đo đếm. Nó có thể hoạt động tốt trong các bài kiểm tra an toàn, nhưng lại thực hiện một chiến lược hoàn toàn khác trong ứng dụng thực tế; nó có thể được sử dụng để phát động các cuộc tấn công mạng phá hoại hoặc thao túng xã hội; nghiêm trọng hơn nữa, chúng ta có thể mất khả năng đánh giá xem nó có còn phục vụ lợi ích của nhân loại hay không.
Đối mặt với vấn đề khó khăn của thời đại này, chúng ta cần một giải pháp đổi mới. Và giải pháp này bây giờ đã có một cái tên: DeepProve.
DeepProve là thư viện công nghệ học máy không biết (zkML) được phát triển tỉ mỉ bởi Phòng thí nghiệm Lagrange. Mục tiêu cốt lõi của nó là cung cấp khả năng xác minh cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo, cho phép chúng ta có thể xác minh tính chính xác và độ tin cậy của kết quả đầu ra mà không hoàn toàn hiểu biết về cách thức hoạt động bên trong của AI. Công nghệ này hứa hẹn sẽ trở thành công cụ quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, mở đường cho sự phát triển tương lai của trí tuệ nhân tạo.