ZKML

zkML adalah pendekatan inovatif yang menggabungkan bukti pengetahuan nol dengan pembelajaran mesin, memastikan wawasan dan verifikasi AI yang aman dan pribadi tanpa mengungkapkan data sensitif. Ini sangat penting dalam sektor-sektor seperti perawatan kesehatan dan keuangan di mana privasi sangat penting. zkML beroperasi dengan melatih model pembelajaran mesin di seluruh node, masing-masing memegang segmen data, kemudian menghasilkan bukti kriptografi yang memverifikasi aspek data tanpa mengungkapkannya.

Teknologi ini masih dalam tahap perkembangan, berfokus pada integrasi bukti pengetahuan nol ke dalam fase inferensi model, yang efektif untuk memverifikasi output model AI seperti GPT-4 atau DALL-E 2 tanpa mengungkapkan input sensitif. Meskipun masih ada tantangan dalam mengelola model besar karena kendala komputasi, langkah-langkah signifikan telah dilakukan, seperti keberhasilan Modulus Labs dalam menciptakan bukti untuk model dengan 18 juta parameter.