人工智能代理變得越來越強大,但信任依然是一個重大問題。



如何在不泄露個人隱私數據的情況下,驗證一個代理人或人類是否真實、安全,並遵守規則?

這就是 @billions_ntwk 的用武之地。通過將零知識證明 (ZKP) 與可驗證的人工智能相結合,Billions 確保人工智能交互既透明又安全,同時保持敏感信息的機密性。

》這是一個簡化的概述:

> 證明,而不是暴露 — 代理和人類可以展示他們的獨特性和合規性,而無需分享生物識別信息、登入信息或個人信息。

> 檢查AI輸出 — 使用zkML,Billions驗證AI的決策是否與其預期行爲一致,使您能夠追蹤行動,而無需深入模型的“黑匣子”。

> 可信的聲譽 — 每次經過驗證的互動都會貢獻到鏈上的記錄。值得信賴的代理建立信譽,而可疑的則會被標記。

> 設計上去中心化 — 沒有中央權威控制。信任分散在網路中。

> 隨時準備接受審計 — 監管機構、企業和用戶可以訪問不可篡改的AI活動記錄,以驗證合規性和安全性。

通過 @billions_ntwk,您獲得了一個系統,在該系統中,人工智能代理和人類可以透明、可驗證和私密地互動,爲大規模透明人工智能奠定基礎。

gBillions 乍得
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