如何在BSV区块链上实现可验证AI
https://img-blog.csdnimg.cn/48c74154b1ee49789472719644d02c03.gif#pic_center发表时间：2024年10月2日
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/60514e13a296e03da2701407329a54f1.jpeg
nChain的顶尖专家们已经找到并成功测试了一种方法：通过区块链技能来验证AI（人工智能）系统的输出结果。这种方法可以确保AI模子既按照规范运行，制止严峻错误，遵守诸如公平、透明和安全等伦理标准，又不会泄漏系统的专有信息。这种方法是将信任和责任感带入AI领域的重要一步。
nChain是一家全球领先的区块链技能公司，专注于为客户提供软件解决方案、咨询服务和知识产权授权。这些服务面向各个行业的客户，帮助他们从区块链的安全性、透明度和可扩展性中获益。
成立于2015年，在瑞士、英国、列支敦士登和斯洛文尼亚设有办事处，nChain有超过260名员工，拥有超过3,900项已获答应和正在申请的专利，其中超过1,090项已获答应授权。nChain还开发了BSV节点软件、Teranode和诸多别的区块链组件。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/dc53a8cd6bc2927467b61078297d4aca.png
nChain成功展示了一种可验证的AI请求处理过程，在BSV区块链上显示了相干的交易。这些交易可以在BSV主网上找到，对应的生成代码已发布在GitHub上：
https://github.com/nchain-innovation/zkscript_package
只管这是一个相对较新的研究领域，nChain也只是最近才开始探索，但在成功实现BSV区块链上的可验证盘算后，nChain团队勇于挑战自我，继续探索这一技能是否能被应用到机器学习领域。
nChain的首席AI研究员Dr. Hamid Attar对此评价道：“训练是盘算，推理也是盘算。如果你能进行可验证的盘算，那么你就能进行可验证的训练或可验证的推理。”
nChain团队利用MNIST手写数字图像数据集训练了一个简朴的神经网络。随后，他们将该模子应用于输入图像，例如用户提供的图像上，并输出猜测结果，即输入图像所代表的数字。
这样，一个加密过的证明就被创造出来，用以验证AI的输出确实是通过在指定图像上运行模子而得出的，且同时潜伏了模子的所有信息。随后，这个证明被用来从区块链上，在本例中是从用户那边，申领一小笔BSV。在这里，BSV区块链不光提供了一个去中心化的独立验证平台，还促进了用户与AI模子之间的微支付。
借助可验证盘算的方法，nChain能够通过密码学的方式，证明AI模子是在该模子所声称的数据集上训练的。在现实应用中的一个例子是，用这个方法证明一个生成式AI模子是在一个已知无偏见的数据集上训练的。
更为关键的是，AI开发者能够证实，他们在训练AI模子的过程中，未对训练数据集进行任何恶意篡改。这样做能够确保AI模子的可靠性、透明度及合规性，同时提拔模子质量。nChain同样可以证明，AI模子的输出是通过在给定输入上运行指定的AI模子得到的。例如，一件艺术作品可以附带一个证明，显示它是由AI模子根据特定提示生成的。或者,作为付费用户，你可以确信你得到的回答来自ChatGPT4，而不是ChatGPT的免费版本。
在BSV主网上的相干交易以及生成这些交易的代码，都可以在zkScript的GitHub代码库中找到。感兴趣请访问：
https://github.com/nchain-innovation/zkscript_package
目前，全球已有超过400个项目构建于BSV区块链之上。凭借坚如磐石的协议及超高的网络性能，BSV生态系统迅猛发展，我们期待未来出现更多前所未有的商业应用。
[*]对BSV区块链开发感兴趣的朋友，可以前往我们的中文开发者专区：BSV区块链
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]