零知识证明（ZKP）的兴起：一种强大且安全的私有人工智能运行方式

• 2025年11月30日
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• 22:01

探索零知识证明如何利用零知识技术、安全存储、混合共识和无需信任的链上计算模型来构建私有且可验证的人工智能。

接下来区块链

这就是为什么使用零知识证明技术的项目越来越受到关注，尤其是那些完全围绕该技术构建的项目，包括零知识证明（ZKP）最近启动了预售拍卖。

那么，它们究竟如何提供帮助呢？零知识证明（ZKP）项目利用加密技术，使人工智能系统能够在不泄露数据的情况下确认结果。该项目的预售拍卖现已启动，让早期用户有机会加入一个专注于隐私、验证和人工智能实际应用的网络。对于任何正在人工智能和隐私领域新兴加密货币预售市场中寻找最佳选择的人来说，了解零知识证明（ZKP）如何支持安全私密的计算至关重要。

理解零知识证明（ZKP）的含义

简而言之，零知识证明是一种方法，它允许一方（称为证明者）向另一方（称为验证者）证明某个陈述是正确的，而无需共享该陈述背后的信息。这种设计并非纸上谈兵，而是应用于需要对私密数据保密，同时又能确认其准确性的场景。

零知识证明提供三个核心保证：

• 完整性一个真理是可以被证明的。
• 健全性虚假的陈述不能被强迫看起来像真的。
• 零知识：除了证明该声明有效之外，没有透露其他任何信息。

在人工智能和分布式系统中，这些保证表明人工智能模型能够在确保所有输入和内部设置安全的前提下验证结果。正因如此，零知识证明正成为企业人工智能、私有数据工具和可验证机器学习领域的重要议题。

对于将只提及零知识证明 (ZKP) 的新加密货币预售与展示真正技术整合的项目进行比较的用户来说，这种区别非常重要。

为什么零知识证明对人工智能任务很有用

人工智能模型通常处理私密、受监管或极其敏感的信息。无论数据涉及医疗记录、财务账户、生物识别扫描还是商业信息，人工智能流程都需要传统系统可能无法提供的信任。

零知识证明通过以下方式有助于解决这个问题：

• 私有人工智能推理：人们可以提交查询、收到答案并验证准确性，而无需透露原始数据。
• 可验证的培训：AI 创建者可以证明他们遵循了既定流程，从而提高用户理解度并满足合规要求。
• 模型执行的完整性：网络成员可以确认人工智能系统执行了正确的任务。

这种隐私与证明相结合的方式符合零知识证明（ZKP）网络的设计目标。对许多分析师而言，这些特性也有助于区分优秀的加密货币预售项目和仅使用泛泛人工智能语言的项目。

深入了解零知识证明如何构建其核心系统

零知识证明加密技术被设计成一个去中心化的、以人工智能为中心的区块链平台，其核心是模块化密码学和可验证计算。它的完整架构基于 Substrate 构建，并分为多个系统层。