[Nexus blog] Проверяемый ИИ — доказательство вместо обещаний

Автор перевода:

X: https://x.com/learn3xyz

Discord: Riviera07

Источник: https://blog.nexus.xyz/verifiable-ai/

Доверие общественности к ИИ разрушается — и не без причины.

Согласно последнему исследованию Pew Research, 66% взрослых и 70% экспертов в области ИИ сильно обеспокоены тем, что люди получают недостоверную информацию от ИИ.

Более половины опрошенных переживают из-за предвзятости алгоритмов при принятии решений. А 57% общественности боятся, что ИИ приведёт к ослаблению человеческих связей, подрывая доверие не только к машинам, но и друг к другу.

Это не кризис хайпа. Это кризис ответственности.

От медиа, которые создают контент с помощью ИИ до автоматизированного найма — мы видим, как мощные системы внедряются в критически важные области жизни без четкого понимания, контроля или проверки того, что они делают.

От нас требуют доверять ИИ, который мы не можем проверить. А во многих случаях даже создатели моделей ИИ не могут полностью объяснить их поведение.

Решение заключается не в том, чтобы замедлить развитие ИИ. Решение заключается в том, чтобы иметь возможность проверить результаты его работы.

От «чёрных ящиков» к доказательствам

Современные модели ИИ становятся всё более мощными, но при этом остаются «непрозрачными».

• Мы не знаем, на каких данных они были обучены.

• У нас нет криптографических гарантий того, что тестируемая модель — это та же самая модель, которая принимает решения в реальном мире.

На протяжении многих лет ответом на эту проблему была интерпретируемость — попытка «заглянуть в голову» модели и понять её решения.

Но у интерпретируемости есть свои ограничения: её сложно обобщить, ещё сложнее масштабировать, и почти невозможно доказать.

Что на самом деле значит «ИИ, который возможно проверить»

Проверяемость в ИИ — это возможность криптографически подтвердить утверждения о поведении модели, её происхождении или результатах, не полагаясь на доверие к разработчику, инфраструктуре или процессу.

Это включает:

• Проверяемый вывод: доказательство, что конкретная модель сгенерировала конкретный результат в конкретном контексте.
• Аттестация модели: верификация версии, весов и конфигурации развернутой модели.
• Происхождение обучения: аудит данных, которые были использованы для обучения модели, и условий, в которых это происходило.
• Безопасное выполнение: запуск моделей в защищённых от взлома средах, которые генерируют подтверждаемые записи.

Эти системы не просто подтверждают корректность — они её доказывают, часто с использованием доказательств с нулевым разглашением (ZK-proofs) и аппаратно подтверждённых аттестаций.

Почему сейчас: стек проверяемости уже здесь

Ещё несколько лет назад массовое внедрение проверяемых вычислений казалось теорией. Сегодня мы видим, как стек проверяемости начинает материализоваться.

В Nexus мы вносим свой вклад в это движение с помощью:

• Nexus zkVM — обеспечивает доказуемые вычисления с помощью ZK-доказательств.
• Nexus Layer 1 — безопасные вычислительные среды обеспечивают защиту от несанкционированного доступа .
• Nexus Network — распределяет доверие между узнали и обеспечивает масштабируемую проверяемость.

Но дело не только в нас. Растущая экосистема исследователей и разработчиков работает над тем, чтобы сделать проверяемый ИИ стандартом, а не исключением:

• zkML-фреймворки приносят ZK-доказательства в машинное обучение.
• Уровни аттестации, такие как C2PA, помогают проверять происхождение контента и медиа.
• Аудиты с сохранением конфиденциальности позволяют создавать ончейн-доказательства справедливости моделей и их соответствия требованиям.

Мы движемся к миру, в котором вам не нужно будет доверять тому результату, которая выдала вам модель, вы сможете проверить это с помощью криптографии.

Ставки: предвзятость, безопасность и общественное доверие

Предвзятость ИИ — не новость. От алгоритмов найма до медицинской диагностики мы видели множество доказательств того, что модели могут воспроизводить и даже усиливать существующие социальные неравенства. Это не единичные случаи, а тревожные сигналы.

И всё же многие усилия по устранению предвзятостью фокусировались на процессах: найме более разнообразных команд, совершенствовании наборов данных для обучения, создании внутренних комиссий по этике. Эти шаги важны — но они опираются на участие человека, а не на технические гарантии.

Проверяемый ИИ предлагает другой подход. Встраивая доказательства прямо в системы, мы получаем новый уровень отчетности:

• Если компания утверждает, что использует модель, прошедшую аудит на предвзятость, этот аудит может быть верифицированно связан с развернутой моделью.
• Если пользователю отказали в кредите системой искусственного интеллекта, путь принятия решения можно будет независимо проверить.
• Если больница использует ИИ для выявления рака, пациенты смогут удостовериться, что их диагноз основан на утверждённых моделях и проверенных медицинских данных.

Смысл всего этого — повысить доверие и сделать взаимодействие между людьми и машинами более продуктивным.

Что будет дальше в этой серии статей

В первой части серии мы представили идею проверяемого мира — будущего, где данные, контент и идентичность сопровождаются криптографическими доказательствами, а не просто метаданными и репутацией.

Перевод первой статьи: https://teletype.in/@riviera07/the-need-for-the-verifiable-everything-rus

В следующих материалах мы рассмотрим, как проверяемость применяется в других критически важных областях:

• Проверяемые медиа: как сохранить правду в Интернете в эпоху дипфейков и контента, сгенерированного ИИ?
• Проверяемая личность: в мире ботов и фейков, как мы можем доказать, кто мы есть, не жертвуя при этом своей конфиденциальностью?

И в итоге мы вернёмся к общей картине: Проверяемый Интернет — построенный не на платформах и политике, а на децентрализованном блокчейне с proof-carrying data.