私たちはインターネット上の最大の信頼の問題を解決しています。 4.8B の人々は毎日レコメンデーション アルゴリズムに依存しています。 しかし、プラットフォームが主張するコードを「実際に」実行しているかどうかは誰も検証できません。 ここでは、@RektHQを使用して、暗号的に検証可能な最初のコンテンツレコメンデーションを構築した方法をご紹介します。

現在のレコメンデーションシステムの問題は、不透明性を超えています。 プラットフォームが公開したアルゴリズムを実行していることを証明する方法は文字通りありません。 Twitter が 2023 年にレコメンデーション コードをオープンソース化したとき、ユーザーは実際のフィードがそのコードと一致するかどうかをまだ確認できませんでした。

ただ彼らを信頼する必要がありました。 しかし、アルゴリズムが公の場での議論を形成し、選挙に影響を与え、危機時にどの情報が何百万人もの人々に届くかを決定する場合、信頼は拡大しません。 解決策は、コンテンツレコメンデーションのためのゼロ知識証明です。

Rekt Newsと協力して、各レコメンデーションが公開されたアルゴリズムから真に結果であることをユーザーが暗号的に検証できる最初のシステムを構築しました。 数学的証明は盲目的な信頼に取って代わります。 検証可能な推奨事項の仕組みは次のとおりです。

ステップ 1: コンテンツ処理 当社のシステムは、自然言語処理を使用して記事から特徴を抽出し、各コンテンツを数学的に表すTF-IDFベクトルを作成します。

ステップ 2: 類似性計算 このアルゴリズムは、コンテンツベクトル間の余弦類似性を計算して、推奨事項 (計算トレースに記録されるすべての操作) を決定します。

ステップ 3: 暗号化証明の生成 LuminAIR (当社の ZKML フレームワーク) と Starkware の S-two 証明器を使用して、計算が正しく行われたことを示す ~32KB の証明を生成します。

ステップ 4: ブラウザの検証 ユーザーは、WebAssemblyを介してブラウザで証明を即座に検証し、外部サービスは必要ありません。 検証バッジは、アルゴリズムの HTTPS のように機能します。

レコメンデーションの横に青いチェックマークが表示されたら、そのレコメンデーションが正確なオープンソースアルゴリズムを使用して生成されたことがわかります。 関与や政治的偏見を最適化する隠れたシステムではありません。 バッジをクリックすると→ブラウザでローカルに即時認証が実行されます。

しかし、これはコンテンツの推奨だけではありません。 すでに複数のドメインに検証可能な計算を展開しています。

2/ ソルバー: @haikoxyzによる ZKML マーケットメイキングの自動化

それぞれが、重要な計算が宣伝されているとおりに行われることを証明しています。 その影響は計り知れません。 AI がオンラインで見たり、購入したり、信じたりするものをますます制御するにつれて、計算の整合性を検証する機能が不可欠になっています。

検索アルゴリズム、財務モデル、医療の推奨事項など、すべてが暗号検証の恩恵を受けることができます。 潜在的なユースケースは無限です。 私たちは、ユーザーが信頼するのではなく検証できる、トラストレスなインターネットのインフラストラクチャを構築しています。

アルゴリズムが隠された企業の議題ではなくユーザーにサービスを提供する場所。 ここで、「オープンソース」とは、実際には、公開されたコードが実行されているものであることを確認できることを意味します。 これは、システムがその信頼性を数学的に証明する変化を表しています。