Alimentar modelos de caja negra con tus datos personales no es audaz.
Es una violación por diseño.
La ruta más rápida hacia una verdadera demanda de DeAI es permitir que las empresas y los consumidores utilicen datos sensibles con IA mientras se mantienen en rieles abiertos. El patrón es: entradas privadas, salidas verificables.
Un hospital, un banco o un estudio no enviarán datos sin procesar a un modelo alojado en algún lugar desconocido. Sin embargo, utilizarán criptografía que garantiza que el modelo nunca vea el texto en claro.
Dos herramientas prácticas hoy: FHE y zkML.
El Concrete ML de @zama_fhe compila modelos para que partes de la inferencia se ejecuten directamente sobre datos encriptados. Los documentos y lanzamientos recientes explican la inferencia de LLM encriptada y las demostraciones de clasificación de texto privada. Es más lento que el texto plano, pero convierte cargas de trabajo anteriormente "no transportables" en cargas desplegables.
Paralelamente, zkML te permite demostrar que una inferencia ocurrió correctamente sin exponer los prompts o pesos. @ezklxyz maneja la ruta del modelo al circuito; el zkML de @MinaProtocol trae inferencia verificable a los zkApps para que los contratos puedan aceptar resultados mientras las entradas permanecen ocultas. Terminas con prompts privados y verificación pública, que es exactamente lo que una organización conforme necesita.
Sin embargo, la privacidad por sí sola no resuelve los pagos ni los derechos de acceso. Necesitas un recibo que cualquiera pueda verificar. Ahí es donde entran los zkVMs y los coprocessadores zk. El Bonsai de @RiscZero expone un servicio de prueba y un verificador universal para llevar recibos a través de cadenas; el SP1 de @SuccinctLabs se centra en el rendimiento y la verificación multi-cadena. Coprocessadores como @axiom_xyz o @lagrangedev hacen que sea barato para los contratos consumir computación pesada a través de pequeñas pruebas. El estado final: una billetera, DAO o aplicación puede aceptar tu resultado de IA sin volver a ejecutar el trabajo ni aprender tus datos.
En resumen: DeAI gana cuando las personas pueden usar sus datos más sensibles con IA y aún así resolver en vías públicas.
Usa FHE o zkML privado para la secrecía. Añadir recibos ZK para verificación. Accede a mercados de GPU descentralizados para escalar.
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Alimentar modelos de caja negra con tus datos personales no es audaz.
Es una violación por diseño.
La ruta más rápida hacia una verdadera demanda de DeAI es permitir que las empresas y los consumidores utilicen datos sensibles con IA mientras se mantienen en rieles abiertos. El patrón es: entradas privadas, salidas verificables.
Un hospital, un banco o un estudio no enviarán datos sin procesar a un modelo alojado en algún lugar desconocido. Sin embargo, utilizarán criptografía que garantiza que el modelo nunca vea el texto en claro.
Dos herramientas prácticas hoy: FHE y zkML.
El Concrete ML de @zama_fhe compila modelos para que partes de la inferencia se ejecuten directamente sobre datos encriptados. Los documentos y lanzamientos recientes explican la inferencia de LLM encriptada y las demostraciones de clasificación de texto privada. Es más lento que el texto plano, pero convierte cargas de trabajo anteriormente "no transportables" en cargas desplegables.
Paralelamente, zkML te permite demostrar que una inferencia ocurrió correctamente sin exponer los prompts o pesos. @ezklxyz maneja la ruta del modelo al circuito; el zkML de @MinaProtocol trae inferencia verificable a los zkApps para que los contratos puedan aceptar resultados mientras las entradas permanecen ocultas. Terminas con prompts privados y verificación pública, que es exactamente lo que una organización conforme necesita.
Sin embargo, la privacidad por sí sola no resuelve los pagos ni los derechos de acceso. Necesitas un recibo que cualquiera pueda verificar. Ahí es donde entran los zkVMs y los coprocessadores zk. El Bonsai de @RiscZero expone un servicio de prueba y un verificador universal para llevar recibos a través de cadenas; el SP1 de @SuccinctLabs se centra en el rendimiento y la verificación multi-cadena. Coprocessadores como @axiom_xyz o @lagrangedev hacen que sea barato para los contratos consumir computación pesada a través de pequeñas pruebas. El estado final: una billetera, DAO o aplicación puede aceptar tu resultado de IA sin volver a ejecutar el trabajo ni aprender tus datos.
En resumen: DeAI gana cuando las personas pueden usar sus datos más sensibles con IA y aún así resolver en vías públicas.
Usa FHE o zkML privado para la secrecía.
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