AI世界需要更多的数据透明度，Web3初创公司Space and Time表示可以提供帮助

当人工智能普及并且互联网上的事物更容易被操纵时，确保数据和品牌可验证变得比以往任何时候都更为迫切，Space and Time的首席技术官兼联合创始人Scott Dykstra在TechCrunch的Chain Reaction播客节目中表示。

“不要在这里过于加密宗教，但我们在FTX崩溃期间看到了这一点，”Dykstra说。“我们有一个拥有一定品牌信任的机构，就像我把我的个人存款存在FTX中一样。我信任他们作为一个品牌。”



然而，现已倒闭的加密交易所FTX在内部操纵其账簿并误导投资者。 Dykstra认为这类似于对数据库进行财务记录查询，但在他们自己的数据库中操纵了它。



这种情况不仅局限于FTX，还涵盖其他行业。“金融机构有动机想要操纵他们的记录…因此我们经常看到这种情况，这变得更加棘手，” Dykstra说。



但是，解决这个问题的最佳方案是什么呢？ Dykstra认为答案在于数据的验证和零知识证明（ZK证明），这是一种用于证明关于信息某个部分的事实而不透露原始数据本身的加密操作。



“这与是否有恶意者有动机想要操纵事物有很大关系，” Dykstra说。每当有更高的动机时，人们会想要操纵数据、价格、账簿、财务等内容时，可以使用ZK证明来验证和检索数据。



在高层次上，ZK证明通过有两个方参与，即证明者和验证者，来证实一个陈述是否正确，而不透露除是否正确之外的任何信息。例如，如果我想知道某人的信用评分是否超过700，如果有一个ZK证明存在，证明者可以向验证者证实，而不必真正透露确切的分数。



Space and Time旨在成为Web3的可验证计算层，通过对链下和链上数据进行索引，但Dykstra认为它将扩展到其他行业。截至目前，这家初创公司已从主要区块链（如以太坊、比特币、Polygon、Sui、Avalanche、Sei和Aptos）中进行了索引，并正在增加支持更多链以推动人工智能和区块链技术的未来。



Dykstra最近的担忧是AI数据实际上无法验证。“我非常担心我们永远无法有效地验证LLM是否正确执行。”



今天已经有团队正在解决这个问题，通过为机器学习或大型语言模型（LLM）构建ZK证明，但要试图创建这个过程可能需要几年的时间，Dykstra说。这意味着模型操作者可以操纵系统或LLM进行一些有问题的事情。




区块链技术可以揭示深度伪造和验证内容
必须有一个“分散化的、但全球范围内始终可用的数据库”，可以通过区块链创建，Dykstra说。“每个人都需要访问它，它不能成为垄断。”



例如，在一个假设场景中，Dykstra说OpenAI本身无法拥有一个由记者创建内容的期刊数据库的所有权。相反，它必须是由社区拥有并由社区运行的，以一种容易获得和不可审查的方式。“它必须是分散的，它将不得不在链上，没有其他选择，” Dykstra说。



这个故事得到了TechCrunch播客Chain Reaction的一个剧集的启发。订阅Apple Podcasts、Spotify或您喜爱的播客平台上的Chain Reaction，以听取更多创新公司的创始人们的故事和建议。



与我们联系：



在X（以前称为Twitter）上，这里。



通过电子邮件：chainreaction@techcrunch.com
。