En la actualidad, con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial, una antigua y simple verdad se vuelve especialmente importante: no debemos confiar fácilmente en aquellas cosas que no se pueden verificar. Actualmente, nos encontramos en la vanguardia de una transformación tecnológica que es tanto emocionante como llena de incertidumbres.
La inteligencia artificial se está integrando en nuestra vida cotidiana a un ritmo asombroso, desde el diagnóstico médico hasta el control de riesgos financieros, pasando por la conducción autónoma y la seguridad nacional en sectores clave. Sin embargo, detrás de este impresionante avance tecnológico, nos enfrentamos a un desafío fundamental: los sistemas de inteligencia artificial a menudo son como una 'caja negra' difícil de entender. Podemos ver los resultados que produce, pero es difícil comprender sus mecanismos internos de funcionamiento y proceso de toma de decisiones.
Cuando contemplamos el futuro de la inteligencia artificial general (AGI) y la superinteligencia (ASI), esta falta de transparencia puede convertirse en un problema crítico para la supervivencia de la civilización humana. Muchos de los principales investigadores en IA nos recuerdan constantemente que un sistema de superinteligencia no verificable podría conllevar riesgos incalculables. Puede que funcione bien en pruebas de seguridad, pero adopte estrategias completamente diferentes en aplicaciones reales; podría ser utilizado para llevar a cabo ataques cibernéticos destructivos o manipulación social; lo que es más grave, podríamos perder la capacidad de juzgar si sigue actuando en beneficio de la humanidad.
Frente a este dilema de la era, necesitamos una solución innovadora. Y esta solución ahora tiene un nombre: DeepProve.
DeepProve es una biblioteca de tecnología de machine learning de conocimiento cero (zkML) desarrollada meticulosamente por el Laboratorio Lagrange. Su objetivo principal es proporcionar verificabilidad a los sistemas de inteligencia artificial, permitiéndonos validar la corrección y confiabilidad de sus resultados de salida sin necesidad de comprender completamente el funcionamiento interno de la IA. Esta tecnología tiene el potencial de convertirse en una herramienta clave para construir sistemas de IA confiables, allanando el camino para el desarrollo futuro de la inteligencia artificial.
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AirdropSweaterFan
· hace9h
No puedo con la IA, me he rendido.
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FudVaccinator
· 08-20 14:41
¿En serio no hay bugs en el día de hoy?
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LiquidationWizard
· 08-19 06:53
Si hubiera dicho antes que había riesgo de Rug Pull, no habría invertido todo.
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YieldHunter
· 08-19 06:50
técnicamente hablando, la confianza = cero hasta que se demuestre con datos
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SilentObserver
· 08-19 06:34
Una trampa tras otra, ¿no depende todo del humor del anciano?
En la actualidad, con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial, una antigua y simple verdad se vuelve especialmente importante: no debemos confiar fácilmente en aquellas cosas que no se pueden verificar. Actualmente, nos encontramos en la vanguardia de una transformación tecnológica que es tanto emocionante como llena de incertidumbres.
La inteligencia artificial se está integrando en nuestra vida cotidiana a un ritmo asombroso, desde el diagnóstico médico hasta el control de riesgos financieros, pasando por la conducción autónoma y la seguridad nacional en sectores clave. Sin embargo, detrás de este impresionante avance tecnológico, nos enfrentamos a un desafío fundamental: los sistemas de inteligencia artificial a menudo son como una 'caja negra' difícil de entender. Podemos ver los resultados que produce, pero es difícil comprender sus mecanismos internos de funcionamiento y proceso de toma de decisiones.
Cuando contemplamos el futuro de la inteligencia artificial general (AGI) y la superinteligencia (ASI), esta falta de transparencia puede convertirse en un problema crítico para la supervivencia de la civilización humana. Muchos de los principales investigadores en IA nos recuerdan constantemente que un sistema de superinteligencia no verificable podría conllevar riesgos incalculables. Puede que funcione bien en pruebas de seguridad, pero adopte estrategias completamente diferentes en aplicaciones reales; podría ser utilizado para llevar a cabo ataques cibernéticos destructivos o manipulación social; lo que es más grave, podríamos perder la capacidad de juzgar si sigue actuando en beneficio de la humanidad.
Frente a este dilema de la era, necesitamos una solución innovadora. Y esta solución ahora tiene un nombre: DeepProve.
DeepProve es una biblioteca de tecnología de machine learning de conocimiento cero (zkML) desarrollada meticulosamente por el Laboratorio Lagrange. Su objetivo principal es proporcionar verificabilidad a los sistemas de inteligencia artificial, permitiéndonos validar la corrección y confiabilidad de sus resultados de salida sin necesidad de comprender completamente el funcionamiento interno de la IA. Esta tecnología tiene el potencial de convertirse en una herramienta clave para construir sistemas de IA confiables, allanando el camino para el desarrollo futuro de la inteligencia artificial.