Das wachsende KI-Vertrauensdefizit und wie ZK-Snarks es lösen können

AI ist seit 2024 eine dominierende Erzählung, aber Benutzer und Unternehmen können ihr immer noch nicht vollständig vertrauen. Ob Finanzen, personenbezogene Daten oder Entscheidungen im Gesundheitswesen

As the year 2024 came to a close, the narrative surrounding artificial intelligence (AI) reached a fever pitch. Both users and companies alike expressed a lack of complete trust in the technology.

Als das Jahr 2024 zu Ende ging, erreichte die Erzählung über künstliche Intelligenz (KI) ein Fieberplatz. Sowohl Benutzer als auch Unternehmen hatten gleichermaßen einen Mangel an volles Vertrauen in die Technologie aus.

Despite the significant investments made by startups and multinational companies in expanding AI to domains such as finances, health, and various other aspects of daily life, a substantial deficit in trust in AI persists. This deficit poses one of the most pressing barriers to widespread adoption.

Trotz der erheblichen Investitionen von Startups und multinationalen Unternehmen in die Ausweitung der KI auf Bereiche wie Finanzen, Gesundheit und verschiedene andere Aspekte des täglichen Lebens bestehen weiterhin ein erhebliches Vertrauensmangel an KI. Dieses Defizit stellt eine der dringendsten Hindernisse für die weit verbreitete Annahme dar.

Enter decentralized and privacy-preserving technologies, which are being rapidly recognized as promising solutions for providing verifiability, transparency, and enhanced data protection without hindering AI's growth.

Geben Sie dezentrale und Privatsphäre der Technologien ein, die schnell als vielversprechende Lösungen zur Bereitstellung von Überprüfbarkeit, Transparenz und verbessertem Datenschutz anerkannt werden, ohne das Wachstum der KI zu behindern.

The pervasive AI trust deficit

Das durchdringende AI -Vertrauensdefizit

AI emerged as the second most popular category among cryptocurrency investors in early 2024, capturing over 16% of investor interest.

Die KI wurde Anfang 2024 als zweitbeliebteste Kategorie unter Kryptowährungsinvestoren herausgestellt und über 16% des Anlegerinteresses gewonnen.

Startups and multinational companies poured considerable resources into expanding the technology to domains such as finances, health, and every other aspect of life.

Start -ups und multinationale Unternehmen haben beträchtliche Ressourcen in die Erweiterung der Technologie auf Bereiche wie Finanzen, Gesundheit und jeden anderen Aspekt des Lebens eingegossen.

For instance, the emerging DeFi x AI (DeFAI) sector witnessed the launch of more than 7,000 projects, which collectively reached a peak market capitalization of $7 billion early in the year before the market downturn. DeFAI showcased the transformative potential of AI to enhance decentralized finance (DeFi) with natural language commands, enabling users to perform complex multi-step operations and conduct sophisticated market research.

Zum Beispiel verzeichnete der aufstrebende Sektor von Defi X AI (DEFAI) mehr als 7.000 Projekte, die zu Beginn des Jahres vor dem Abschwung des Marktes eine Spitzenmarktkapitalisierung von 7 Milliarden US -Dollar erreichten. Defai präsentierte das transformative Potenzial von KI zur Verbesserung der dezentralen Finanzierung (DEFI) mit natürlichen Sprachbefehlen, sodass Benutzer komplexe mehrstufige Operationen durchführen und ausgefeilte Marktforschung durchführen können.

However, innovation alone failed to address AI's core vulnerabilities: hallucinations, manipulation, and privacy concerns.

Innovationen allein konnten jedoch die Kernlücken der KIs nicht angehen: Halluzinationen, Manipulation und Datenschutzbedenken.

In November, a user managed to deceive an AI agent on Base into sending $47,000 despite being programmed never to do so. While this scenario was part of a game, it raised real concerns about whether AI agents can be trusted with autonomy over financial operations.

Im November gelang es einem Benutzer, einen AI -Agenten auf der Basis zu täuschen, um 47.000 US -Dollar zu senden, obwohl es programmiert wurde, dies niemals zu tun. Während dieses Szenario Teil eines Spiels war, machte es echte Bedenken, ob KI -Agenten der Autonomie gegenüber Finanzgeschäften vertrauen können.

Audits, bug bounties, and red teams helped to mitigate the risk of prompt injection, logic flaws, or unauthorized data use. However, according to KPMG in 2023, 61% of people still expressed hesitation to trust AI, and even industry professionals shared that concern.

Audits, Bug -Bounties und rote Teams halfen dabei, das Risiko einer schnellen Einspritzung, logischen Fehler oder nicht autorisierten Daten zu mildern. Nach Angaben von KPMG im Jahr 2023 äußerten 61% der Menschen jedoch immer noch zu zögern, KI zu vertrauen, und selbst Branchenfachleute teilten diese Sorge.

A Forrester survey cited in Harvard Business Review found that 25% of analysts named trust as AI's biggest obstacle.

Eine in Harvard Business Review zitierte Forrester -Umfrage ergab, dass 25% der Analysten das größte Hindernis von AI nannten.

That skepticism remains strong. A poll conducted at The Wall Street Journal's CIO Network Summit found that 61% of America's top IT leaders are still experimenting with AI agents. The rest were still experimenting or avoiding them altogether, citing lack of reliability, cybersecurity risks, and data privacy as their main concerns.

Diese Skepsis bleibt stark. Eine Umfrage, die auf dem CIO -Netzwerkgipfel des Wall Street Journal durchgeführt wurde, ergab, dass 61% der obersten IT -Führungskräfte Amerikas immer noch mit KI -Agenten experimentieren. Der Rest experimentierte oder vermeidete sie immer noch und führte auf mangelnde Zuverlässigkeit, Cybersicherheitsrisiken und Datenschutz als Hauptanliegen.

Industries like healthcare are particularly sensitive to these risks. Sharing electronic health records (EHR) with LLMs to improve health outcomes holds great promise but also carries legal and ethical risks without airtight privacy protections.

Branchen wie Gesundheitswesen reagieren besonders sensibel für diese Risiken. Das Teilen elektronischer Gesundheitsakten (EHR) mit LLMs zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse ist vielversprechend, birgt aber auch rechtliche und ethische Risiken ohne luftdichte Datenschutzschutz.

For example, the healthcare industry is suffering adversely from data privacy breaches. This problem compounds when hospitals share EHR data to train AI algorithms without protecting patient privacy.

Zum Beispiel litt die Gesundheitsbranche nachteilig an Verstößen gegen die Datenschutz. Dieses Problem verbindet, wenn Krankenhäuser EHR -Daten zur Ausbildung von AI -Algorithmen teilen, ohne die Privatsphäre der Patienten zu schützen.

Centralized platforms also face challenges in reconciling user privacy with dataoperability. In a recent report by the Center for Data Innovation, researchers highlighted the need for a decentralized approach to dataoperability.

Zentralisierte Plattformen stehen auch vor Herausforderungen bei der Umsetzung der Privatsphäre der Benutzer mit Datenoperabilität. In einem aktuellen Bericht des Center for Data Innovation haben die Forscher die Notwendigkeit eines dezentralen Ansatzes zur Datenoperabilität hervorgehoben.

Decentralized, privacy-preserving infrastructure

Dezentrale, Datenschutzinfrastruktur

"All the world is made of faith, and trust, and pixie dust," wrote J.M. Barrie in Peter Pan. Trust isn't just a nice to have in AI — it's foundational.

"Die ganze Welt besteht aus Glauben und Vertrauen und Pixie Dust", schrieb JM Barrie in Peter Pan. Vertrauen ist nicht nur ein schöner in KI zu haben - es ist grundlegend.

Economists at Moody's Analytic estimate that AI could add $15.7 trillion to the global economy by 2030. But that projected boon may never materialize without it.

Wirtschaftswissenschaftler von Moody's Analytic schätzten, dass KI bis 2030 15,7 Billionen US -Dollar zur Weltwirtschaft verleihen könnte. Aber dieser projizierte Segen kann ohne sie möglicherweise nie eintreten.

Enter decentralized cryptographic systems like zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge (ZK-SNARKs). These technologies offer a new path: allowing users to verify AI decisions without revealing personal data or the model's inner workings.

Geben Sie dezentrale kryptografische Systeme wie Zero-Knowledge-prägnante nicht-interaktive Wissensargumente (ZK-Snarks) ein. Diese Technologien bieten einen neuen Pfad: Ermöglicht den Benutzern die Überprüfung von KI -Entscheidungen, ohne personenbezogene Daten oder die inneren Arbeiten des Modells aufzudecken.

This opens the door to a new generation of trustworthy and transparent AI systems.

Dies öffnet die Tür zu einer neuen Generation vertrauenswürdiger und transparenter KI -Systeme.

By applying privacy-preserving cryptography to machine learning infrastructure, AI can be auditable, trustworthy, and privacy-respecting, especially in sectors like finance and healthcare.

Durch die Anwendung der Kryptographie des Datenschutzes auf die Infrastruktur für maschinelles Lernen kann AI prüfbar, vertrauenswürdig und Datenschutzbeachtung sein, insbesondere in Sektoren wie Finanzen und Gesundheitswesen.

Recent: Blockchain's next big breakthroughs: What to watch

Neuere: Blockchains nächste große Durchbrüche: Was zu sehen ist

ZK-SNARKs rely on advanced cryptographic proof systems that let one party prove something is true without revealing how. For AI, this enables models to be verified for correctness without disclosing their training data, input values, or proprietary logic.

ZK-SNARKs verlassen sich auf fortschrittliche kryptografische Beweissysteme, mit denen eine Partei beweisen lässt, dass etwas wahr ist, ohne zu zeigen, wie. Für AI können Modelle auf Korrektheit verifiziert werden, ohne ihre Trainingsdaten, Eingabeteile oder proprietäre Logik offenzulegen.

Imagine a decentralized AI lending agent. Instead of reviewing full financial records, it checks encrypted credit score proofs to make autonomous loan decisions without accessing sensitive data. This protects both user privacy and institutional risk.

Stellen Sie sich einen dezentralen KI -Kreditagenten vor. Anstatt vollständige Finanzunterlagen zu überprüfen, werden verschlüsselte Beweise für die Verschlüsselung von Kredit -Score -Beweisen überprüft, um autonome Kreditentscheidungen zu treffen, ohne auf sensible Daten zuzugreifen. Dies schützt sowohl die Privatsphäre der Benutzer als auch das institutionelle Risiko.

ZK technology also addresses the black-box nature of LLMs. By using dynamic proofs, it's possible to verify AI outputs while shielding both data integrity and model architecture.

Die ZK-Technologie befasst sich auch mit der Black-Box-Natur von LLMs. Durch die Verwendung dynamischer Beweise ist es möglich, die KI -Ausgänge zu überprüfen und gleichzeitig sowohl die Datenintegrität als auch die Modellarchitektur zu schützen.

That's a win for users and companies — one no longer fears data misuse, while the other safeguards its IP.

Das ist ein Gewinn für Benutzer und Unternehmen - einer befürchtet keinen Missbrauch von Daten mehr, während der andere seine IP schützt.

Toward decentralized AI

In Richtung dezentraler KI

As we enter this new phase of AI, better models alone aren't enough.

Wenn wir in diese neue Phase der KI eintreten, reichen bessere Modelle allein nicht aus.

Users demand transparency; enterprises need resilience; regulators expect accountability.

Benutzer fordern Transparenz; Unternehmen brauchen Belastbarkeit; Die Aufsichtsbehörden erwarten Rechenschaftspflicht.

Decentralized, verifiable cryptography delivers all three.

Die dezentrale, überprüfbare Kryptographie liefert alle drei.

Technologies like Z

Technologien wie z