DeepProve：當AI能夠通過零知識自我證明時

在DAO世界(去中心化自治組織)中，人工智能越來越被應用於數據分析、成員評估、優化財政策略或預測治理趨勢。然而，目前的AI仍然存在一個很大的“盲點”：它是一個黑箱。輸出結果難以認證，缺乏透明度且容易被操控。 🔐 DeepProve – AI可以證明自己的正確性 DeepProve，建立在Lagrange的基礎上，帶來了一個重大進展：將AI從“提供建議”轉變爲“提供證據”。這項技術允許： 在敏感數據上運行AI模型而不泄露原始數據。將加密證明(cryptographic proof)附加到AI結果上。任何人都可以進行認證，而無需訪問輸入數據或模型結構。 換句話說，就像驗證多重籤名交易一樣，現在DAO可以驗證AI的決策。 ⚙️ DAO的關鍵利益 透明而不透露信息 – 認證AI結果而不需要泄露訓練數據或模型權重。zk速度卓越 – 比以前的zkML框架快高達1,000倍(零知識機器學習)。規模和去中心化 – 基於Lagrange Prover Network(LPN)，具有分布式prover網路和並行計算能力。 🧠 實際案例 假設一個DAO需要選擇負責主要基金的人。AI將分析成員的貢獻數據、活動歷史和技能，然後選出最佳候選人。

DeepProve 將創建加密證明認證的證據： AI模型在有效數據上正常運行。決策過程中沒有幹預、操控或偏見。 結果在進行投票或任命之前由DAO認證。 👀 個人視角 在區塊鏈中，我們已經習慣了“Don’t trust, verify”——不要信任，必須認證。但在AI領域，這在以前幾乎是不可能的。DeepProve 改變了局面：將密碼透明性引入人工智能。

如果AI在DAO治理中將發揮重要作用，則AI也必須達到DAO的信任標準。這就是實現這一目標的方法。 🗨️ 思考的問題 AI在DAO中的所有建議是否應該附帶“零知識”帳單？如果AI在做出決策時提供密碼學證明，您是否願意更多地授權給它？ ♡喜歡💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA {spot} (LAUSDT)