توسط : در عصر ظهور هوش مصنوعی و تعاملات خودکار، اثبات دانش صفر (ZKP) می تواند نقطه عطفی برای هویت دیجیتال و اعتماد بین انسان ها و عامل های هوشمند باشد. بسیاری از شرکت ها و مؤسسات سرمایه گذاری اکنون از عامل های هوش مصنوعی برای بررسی یادداشت های تحقیقاتی و اسناد شرکت ها استفاده می کنند و در این میان نیاز به روش های امن و خصوصی احراز هویت بیش از پیش احساس می شود.
چالش های احراز هویت سنتی و خطر بیومتریک
در حال حاضر از کاربران خواسته می شود تا داده های بیومتریک حساس مانند اسکن چهره، نمونه های صوتی و الگوهای رفتاری را ارائه دهند تا ثابت شود ربات نیستند. اما ذخیره چنین داده هایی در دیتابیس های متمرکز، آن ها را به طعمه ای جذاب برای مهاجمان تبدیل می کند. افشای این داده ها می تواند توسط بات های مبتنی بر هوش مصنوعی سواستفاده شود و با جعل دقیق افراد واقعی، سامانه های کنترل را دور بزند. در چنین فضایی، اثبات دانش صفر راهی برای تأیید هویت بدون افشای داده های حساس ارائه می دهد.
اثبات دانش صفر: پل بین حریم خصوصی و مسئولیت پذیری
اثبات دانش صفر به موجودیت ها—چه انسان و چه عامل هوش مصنوعی—اجازه می دهد ادعاهای مشخصی را بدون ارائه اطلاعات پایه ای ثابت کنند. برای مثال، کاربر می تواند ثابت کند سنش بالای 21 سال است بدون افشای تاریخ تولد؛ یا یک عامل هوش مصنوعی می تواند نشان دهد که روی داده های اخلاقی آموزش دیده است بدون افشای الگوریتم های مالکیتی. این قابلیت، ترکیبی از حفظ حریم خصوصی و قابلیت اثبات را فراهم می آورد و می تواند در یک گراف اعتماد قابل اعتبار در زنجیره بلوکی ثبت شود.
چگونه اثبات دانش صفر برای عامل های هوش مصنوعی مفید است
- اعتبارسنجی رفتار و آموزش: عامل ها می توانند بدون افشای کد یا داده های حساس ثابت کنند که استانداردهای آموزشی یا ممیزی های اخلاقی را گذرانده اند.
- اعتماد بین عامل ها: در اقتصاد عامل محور، وقتی یک ربات معامله یا تعامل را با رباتی دیگر انجام می دهد، نیاز به اطمینان از هویت، مجوزها و چارچوب پاسخگویی طرف مقابل وجود دارد؛ اثبات دانش صفر این اطمینان را فراهم می کند.
- کاهش ریسک های بازار: بدون تایید هویت قابل اعتماد، عامل های هوش مصنوعی می توانند بازار را دستکاری کنند یا تراکنش های غیرمجاز انجام دهند. استفاده از ZKP ریسک چنین سناریوهایی را کاهش می دهد.
مسائل بازار و موانع پذیرش
نبود هویت قابل اعتبار برای عامل های هوش مصنوعی، مانع بزرگی برای پذیرش گسترده سامانه های خودمختار است. سرمایه گذاران نهادی پیش از تخصیص سرمایه به استراتژی های مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز به انطباق KYC/AML دارند و مؤسسات نیز پیش از اجازه دسترسی عامل ها به زیرساخت های حساس تقاضای سازوکارهای مسئولیت پذیری می کنند. اثبات دانش صفر می تواند با امکان افشای انتخابی اطلاعات، نیازهای مقرراتی را برطرف کند بدون آنکه هویت و داده ها به صورت مرکزی ذخیره شوند.
مقابله با بحران deepfake و انتشار اطلاعات نادرست
با رشد تولید محتوای مصنوعی، توانایی پیوند کریپتوگرافیک هر قطعه محتوا به سازنده ای معتبر (بدون افشای هویت واقعی او) می تواند ابزار مؤثری برای مبارزه با اطلاعات نادرست فراهم کند. اثبات دانش صفر در این زمینه کمک می کند تا محتوای تولیدشده با منشأ معتبر شناسایی شود بدون آنکه حریم خصوصی خالق نقض شود.
موانع فنی، مقرراتی و اقتصادی
با اینکه اثبات دانش صفر نویدبخش است، پذیرش آن کند بوده؛ دلیل بخشی از این وضعیت ناشناخته بودن فناوری برای کاربران، پیچیدگی های فنی و خلأهای مقرراتی است. علاوه بر این، شرکت هایی که از فروش داده سود می برند، انگیزه کمی برای پذیرش مکانیسم هایی دارند که جریان درآمد آن ها را مختل می کند. با این حال شرکت های نوآور در حوزه هویت دیجیتال در حال آزمایش ZKP هستند و با شکل گیری استانداردهای مقرراتی و افزایش آگاهی، احتمال رشد سریع کاربردها وجود دارد.
نتیجه گیری: آینده ای مبتنی بر ZKP
اثبات دانش صفر می تواند زیرساخت اعتماد لازم برای تعاملات انسان به-انسان، انسان به-عامل و عامل به-عامل را فراهم کند؛ سیستمی که در آن کاربران کنترل داده های خود را حفظ می کنند و در عین حال الزامات قانونی و نیازهای بازار پوشش داده می شود. این فناوری می تواند به ستون فقرات نسلی جدید از هویت دیجیتال و تعاملات مورد اعتماد بین پلتفرم ها و مرزها تبدیل شود.
برای مطالعه مقالات مرتبط در حوزه بلاک چین به این لینک مراجعه کنید: بخش بلاک چین دیجکس. همچنین بررسی های بنیادی و تحلیل پروژه ها را می توانید در تحلیل بنیادی دنبال کنید. برای منابع خارجی و مطالعات بیشتر:منبع خارجی.
توجه: دیدگاه های مطرح شده در این مطلب، نظر نویسنده است و الزاماً بیانگر موضع وب سایت های دیگر نیست.
