Yapay zeka çoğaldıkça ve internetteki şeylerin manipüle edilmesi kolaylaştıkça, verilerin ve markaların doğrulanabilir olduğundan emin olmak için her zamankinden daha fazla ihtiyaç duyuluyor, diyor CTO ve kurucu ortaklardan Scott Dykstra. Uzay ve zamanTechCrunch’ta Zincirleme Reaksiyon podcast’i.
Dykstra, "Burada kriptografik olarak çok dindar olmak istemem ama bunu FTX'in çöküşü sırasında gördük" dedi. “Benim kişisel hayatımdaki birikimlerimi FTX'te biriktirdiğim gibi, marka güvenine sahip bir organizasyonumuz vardı. Bir marka olarak onlara güvendim.”
Ancak artık faaliyet göstermeyen kripto borsası FTX, hesaplarını dahili olarak manipüle ediyor ve yatırımcıları yanıltıyordu. Dykstra bunu, finansal kayıtlar için bir veri tabanında sorgulama yapıp bunu kendi veri tabanlarında manipüle etmeye benzetiyor.
Ve bu FTX'in ötesine geçerek diğer sektörlere de uzanıyor. Dykstra, "Finansal kuruluşların kayıtlarını manipüle etme isteği var... bu yüzden bunu her zaman görüyoruz ve bu daha sorunlu hale geliyor" dedi.
Fakat bunun en iyi çözümü nedir? Dykstra, cevabın, verilerin doğrulanması ve sıfır bilgi kanıtları (ZK kanıtları) yoluyla olduğunu düşünüyor; bunlar, bir bilgi parçasıyla ilgili bir şeyi kanıtlamak için kullanılan kriptografik eylemlerdir - köken verilerinin kendisini açıklamadan.
Dykstra, "Kötü aktörlerin olayları manipüle etme isteğinin olup olmadığıyla çok ilgisi var" dedi. İnsanların verileri, fiyatları, kitapları, finansı veya daha fazlasını manipüle etmek isteyeceği daha yüksek bir teşvik olduğunda, verileri doğrulamak ve geri almak için ZK kanıtları kullanılabilir.
Yüksek düzeyde, ZK kanıtları, bir ifadenin doğru olup olmadığından başka herhangi bir bilgi iletmeden doğrulayan iki tarafın (kanıtlayıcı ve doğrulayıcı) olmasıyla çalışır. Örneğin, birinin kredi puanının 700'ün üzerinde olup olmadığını bilmek istersem, eğer varsa, bir ZK kanıtı (kanıtlayıcı) bunu doğrulayıcıya tam sayıyı açıklamadan doğrulayabilir.
Space and Time, hem zincir dışı hem de zincir içi verileri indeksleyerek web3 için doğrulanabilir bilgi işlem katmanı olmayı hedefliyor, ancak Dykstra bunun sektörün ötesine ve diğerlerine doğru genişlediğini düşünüyor. Mevcut durumda girişim, Ethereum, Bitcoin, Polygon, Sui, Avalanche, Sei ve Aptos gibi büyük blok zincirlerinden endeksleme yaptı ve yapay zeka ve blok zincir teknolojisinin geleceğini güçlendirmek için daha fazla zincire destek ekliyor.
Dykstra'nın en son endişesi yapay zeka verilerinin gerçekten doğrulanabilir olmamasıdır. "Bir Yüksek Lisansın doğru bir şekilde yürütüldüğünü hiçbir zaman gerçekten verimli bir şekilde doğrulayamayacağımızdan oldukça endişeliyim."
Dykstra, bugün makine öğrenimi veya büyük dil modelleri (LLM'ler) için ZK kanıtları oluşturarak bu sorunu çözmeye çalışan ekipler bulunduğunu, ancak bunu denemenin ve oluşturmanın yıllar alabileceğini söyledi. Bu, model operatörünün sorunlu şeyler yapmak için sisteme veya LLM'ye müdahale edebileceği anlamına gelir.
Dykstra, blok zincirler aracılığıyla oluşturulabilecek “merkezi olmayan ancak küresel, her zaman kullanılabilir bir veritabanının” olması gerektiğini söyledi. “Herkesin erişmesi gerekiyor, tekel olamaz.”
Örneğin, varsayımsal bir senaryoda Dykstra, OpenAI'nin gazetecilerin içerik oluşturduğu bir derginin veri tabanının sahibi olamayacağını söyledi. Bunun yerine, topluluğa ait olan ve topluluk tarafından kolayca erişilebilen ve sansürlenemeyen bir şekilde işletilen bir şey olmalıdır. Dykstra, "Merkezi olmayan bir yapıya sahip olması gerekiyor, zincir üzerinde olması gerekiyor, bundan kaçış yok" dedi.
Bu hikaye TechCrunch'ın podcast Chain Reaction'ın bir bölümünden esinlenmiştir. Abone Zincirleme Reaksiyona Apple Podcast'leri, Spotify veya günümüzün en yenilikçi şirketlerini kuran girişimcilerden daha fazla hikaye ve ipucu dinlemek için en sevdiğiniz pod platformunu ziyaret edin.
Bizimle iletişime geçin:
- Eskiden Twitter olarak bilinen X'te, Burada.
- E-posta yoluyla: [email protected]
