Мрачные пятничные настроения заставляют меня погрузиться в механизмы доверия к ИИ. Я изучаю, как proof-of-inference тихо меняет пространство zk-ml.

Подумайте об этом — циклы RLHF, в которых предпочтения человека формируют поведение модели, но вот в чем хитрость: zero-knowledge snarks проверяют весь процесс согласования, не раскрывая чувствительные отзывы. Нет утечек данных, только криптографическое доказательство того, что обучение осталось верным намерениям.

Вот такой инфраструктурой машинного обучения, сохраняющей приватность, действительно стоит заниматься для децентрализованного ИИ.