可验证的人工智能：平衡人工智能政策创新与信任的关键

美国政府对人工智能的态度发生了巨大转变，强调加速创新而不是监管监督。特别是，唐纳德·特朗普总统的行政命令“消除美国在人工智能领域领导地位的障碍”为人工智能发展奠定了新基调，这种新基调植根于促进言论自由和推动技术进步。同样，美国副总统JD Vance拒绝签署全球人工智能安全协议，这表明美国将优先考虑创新，而不会损害其竞争优势。

然而，随着人工智能系统在金融市场、关键基础设施和公共话语中的影响力越来越大，问题仍然存在：我们如何在不扼杀创新的情况下确保人工智能模型驱动的决策和输出的信任和可靠性？

这就是可验证人工智能的用武之地，它为人工智能提供了一种透明、加密安全的办法，确保了问责制，而无需严厉的监管。

缺乏透明度的人工智能挑战

人工智能的快速发展开启了智能人工智能代理的新时代，这些代理能够进行复杂且自主的决策。但如果缺乏透明度，这些系统可能会变得不可预测且不负责任。

例如，金融人工智能代理依靠复杂的机器学习模型来分析大量数据集，而现在它们在运营时所面临的信息披露要求越来越少。这虽然鼓励了创新，但也带来了信任鸿沟：如果无法了解这些人工智能代理如何得出结论，公司和用户可能难以验证其准确性和可靠性。

人工智能模型的错误决策引发的市场崩溃不仅仅是理论上的风险，如果人工智能模型的部署没有可验证的保障措施，这种可能性是存在的。挑战不在于减缓人工智能的发展，而在于确保其输出结果可以得到证明、验证和信任。

正如哈佛大学著名心理学家BF斯金纳曾经说过的：“真正的问题不是机器是否会思考，而是人类是否会思考。”在人工智能领域，关键问题不仅在于这些系统有多智能，还在于人类如何验证和信任它们的智能。

可验证人工智能如何弥合信任鸿沟

斯坦福大学以人为本人工智能研究所执行主任拉塞尔·沃尔德 (Russel Wald)总结了美国的人工智能方法：

“安全不会成为主要关注点，相反，我们会加速创新，并坚信技术就是机遇。”

这正是可验证人工智能至关重要的原因。它能够在不损害信任的情况下实现人工智能创新，确保人工智能输出能够以去中心化和保护隐私的方式进行验证。

可验证人工智能利用零知识证明（ZKP）和零知识机器学习（ZKML）等加密技术，让用户对人工智能决策充满信心，而不会暴露专有数据。

• ZKP 允许 ai 系统生成加密证明，以确认输出合法性，而无需泄露底层数据或流程。即使在监管监督最少的环境中，这也确保了完整性。
• ZKML 将可验证的 AI 模型引入链上，从而实现数学上可证明的无需信任的 AI 输出。这对于金融、医疗保健和治理等行业的 AI 预言机和数据驱动决策尤为重要。
• ZK-SNARK将AI计算转换为可验证的证明，确保AI模型安全运行，同时保护知识产权和用户隐私。

本质上，可验证人工智能提供了一个独立的验证层，确保人工智能系统保持透明、负责且准确。

可验证的人工智能：人工智能问责的未来

美国人工智能的发展轨迹注定是积极创新的。但该行业不能仅仅依赖政府监督，而必须倡导既能确保进步又能确保信任的技术解决方案。

一些公司可能会利用较为宽松的人工智能监管规定，在未经过充分安全检查的情况下推出产品。然而，可验证人工智能提供了一种强大的替代方案，使组织和个人能够构建可证明、可靠且不易被滥用的人工智能系统。

在这个人工智能正在做出越来越重大决策的世界里，解决方案不是放慢进程，而是让人工智能可验证。这是确保人工智能继续成为创新、信任和长期全球影响力的力量的关键。