Mengotomatiskan Verifikasi Inferensi Pembelajaran Mesin Tanpa Pengetahuan di Jaringan Komputasi Terdesentralisasi @inference_labs , @OpenGradient , @nesaorg Masalah memverifikasi bahwa hasil inferensi kecerdasan buatan dihitung dengan benar dalam jaringan komputasi terdistribusi memiliki kendala kompleks yang berbeda dari lingkungan server pusat. Ini karena dalam struktur di mana beberapa peserta menjalankan model yang sama di lingkungan perangkat keras dan perangkat lunak yang berbeda, sulit untuk mengasumsikan keandalan hasil perhitungan terlebih dahulu. Dalam konteks ini, pembelajaran mesin tanpa pengetahuan telah muncul sebagai teknologi yang secara kriptografis membuktikan bahwa output tertentu dihasilkan dengan memproses input tertentu dengan cara tetap melalui model tetap. Metode ini dievaluasi sebagai sarana yang cocok untuk lingkungan terdistribusi karena dapat memverifikasi legitimasi eksekusi tanpa mengungkapkan proses perhitungan ke dunia luar. Namun, penalaran kecerdasan buatan pada dasarnya tidak menentukan. Karena sifat operasi floating-point yang tidak digabungkan, bahkan operasi yang sama memiliki perbedaan halus dalam hasil tergantung pada urutan perhitungan atau implementasi perangkat keras, dan perbedaan ini bahkan lebih menonjol di lingkungan GPU yang menggunakan operasi paralel. Jaringan terdistribusi mencakup berbagai peralatan, mulai dari GPU konsumen hingga akselerator khusus, menghasilkan penyimpangan komputasi karena perbedaan sistem operasi, driver, struktur memori, dan set instruksi. Karena verifikasi kriptografi memerlukan perjanjian bitwise, perbedaan lingkungan ini dapat menyebabkan kegagalan verifikasi. Untuk mengatasi masalah ini, sistem zkML mengukur operasi floating-point ke titik tetap dan mengubah operasi jaringan saraf menjadi bentuk sirkuit aritmatika. Kerangka kerja seperti JSTprove, EZKL, dan RISC Zero mewakili konvolusi, perkalian matriks, dan fungsi aktivasi sebagai serangkaian kendala, membuat proses inferensi dapat dibuktikan. Proses ini meningkat dengan cepat dengan kedalaman dan ukuran model, dan penggunaan waktu dan memori yang diperlukan untuk menghasilkan bukti juga meningkat secara non-linier. Pengukuran aktual menunjukkan bahwa bukti zkML untuk seluruh model membutuhkan ribuan hingga puluhan ribu kali lebih tinggi daripada menghitung ulang inferensi yang sama. Struktur biaya ini merupakan kendala utama saat merancang verifikasi inferensi otomatis pada jaringan terdistribusi. Jika biaya pembuatan bukti lebih besar daripada meragukan hasil kesimpulan, verifikasi kehilangan makna ekonominya. Akibatnya, sistem dunia nyata mengadopsi strategi untuk memverifikasi secara selektif hanya operasi utama atau bagian sensitif alih-alih membuktikan seluruh model. DSperse Inference Labs secara signifikan mengurangi penggunaan memori dan biaya pembuktian dengan memecah model menjadi beberapa irisan dan sirkuit dan membuktikan hanya bagian di mana keandalan sangat penting. Metode ini tidak memberikan bukti lengkap dari seluruh perhitungan, tetapi berkontribusi untuk memastikan efisiensi verifikasi dibandingkan dengan biaya. Alur verifikasi otomatis didasarkan pada strategi verifikasi opsional ini. Pipa JSTprove Inference Labs mengubah model ke titik tetap, mengkompilasi grafik format ONNX menjadi sirkuit aritmatika, dan menghasilkan bukti melalui sistem bukti berbasis GKR. Bukti yang dihasilkan diverifikasi on-chain atau off-chain, dan pada kenyataannya, sejumlah besar bukti diproses secara berkala pada jaringan terdesentralisasi tertentu. OpenGradient dirancang untuk memproses beberapa permintaan inferensi secara bersamaan melalui struktur eksekusi paralel yang disebut PIPE, dan setiap permintaan dapat memilih antara zkML, lingkungan eksekusi tepercaya, atau eksekusi yang belum diverifikasi. Ini menyesuaikan biaya validasi sehingga tidak menjadi hambatan langsung untuk pembuatan blok atau throughput keseluruhan. NESA mengambil pendekatan yang menggabungkan otomatisasi validasi dengan perlindungan komputasi. Ini menggunakan struktur yang mendistribusikan data input di beberapa simpul saat dienkripsi, melakukan inferensi dalam fragmen terenkripsi, dan kemudian menggabungkan hasilnya. Dalam proses ini, pemilihan node dan alokasi peran dikoordinasikan melalui angka acak yang dapat diverifikasi dan kriptografi kritis, dan kecurangan dihalangi melalui proses langkah commit dan pengungkapan. Pendekatan ini tidak hanya memastikan integritas hasil inferensi, tetapi juga kerahasiaan input dan parameter model. Integrasi verifikasi berbasis zkML ke dalam jaringan komputasi terdesentralisasi memperjelas pemisahan peran antara eksekusi dan verifikasi. Strategi paralelisasi OpenGradient memungkinkan beberapa inferensi diproses secara bersamaan sambil mengelola proses validasi secara terpisah, sedangkan lapisan koordinasi NESA bertanggung jawab untuk mendistribusikan peran dan memberi insentif antar node. Lapisan bukti Inference Labs bertanggung jawab untuk memverifikasi secara kriptografis bahwa perhitungan aktual dilakukan dengan benar. Saat setiap lapisan dipisahkan, verifikasi otomatis diterapkan melalui kombinasi beberapa komponen, bukan satu teknologi. Struktur insentif juga merupakan elemen kunci otomatisasi. Nesa mendorong node yang berpartisipasi untuk bertindak jujur melalui struktur pengungkapan staking dan komitmen, sementara Inference Labs mendistribusikan hadiah berdasarkan kemampuan dan akurasi pembuatan bukti. Layanan berbasis kembaran digital OpenGradient menerjemahkan hak untuk mengakses hasil inferensi terverifikasi menjadi nilai ekonomis. Struktur ini dirancang untuk mempertahankan tingkat kepercayaan tertentu bahkan tanpa administrator pusat. Namun demikian, verifikasi inferensi zkML otomatis memiliki batasan yang jelas. Asimetri antara biaya menghasilkan hasil yang salah dan biaya untuk membuktikan hasil yang benar meninggalkan kemungkinan serangan. Kesalahan dalam proses konversi sirkuit, penundaan pembuatan bukti, kolusi antar node, dan penyimpangan komputasi karena kesalahan perangkat keras tidak dapat sepenuhnya dihilangkan dengan teknologi saat ini. Sistem mengurangi risiko ini melalui praktik replikasi, reputasi, dan sanksi ekonomi, tetapi mereka tidak secara mendasar menghilangkannya. Secara bersama-sama, pembelajaran mesin tanpa pengetahuan, inferensi, dan otomatisasi verifikasi dalam jaringan komputasi terdesentralisasi menunjukkan pencapaian teknis yang jelas sebagai upaya untuk mengamankan keandalan komputasi secara kriptografis. Pada saat yang sama, ini mengungkapkan keterbatasan struktural dari biaya bukti yang tinggi, kendala lingkungan, dan asimetri ekonomi. Pendekatan saat ini menerapkan otomatisasi praktis dengan menggabungkan bukti selektif, eksekusi paralel, komputasi terenkripsi, dan desain insentif, yang dianggap sebagai contoh membawa verifikasi penalaran kecerdasan buatan ke kisaran realistis di lingkungan terdistribusi. $NESA

Struktur dan Prinsip Kerja Ekonomi Identitas Berdaulat Sendiri Menggabungkan Data Otentikasi Biometrik dan Skor Reputasi AI-DID @billions_ntwk , @idOS_network , @foruai Dalam lingkungan digital, identitas bukan lagi hanya sarana login, tetapi dasar untuk partisipasi dan kepercayaan, dan telah dikonfirmasi oleh beberapa sistem dunia nyata bahwa keunikan individu, kedaulatan data, dan reputasi berbasis perilaku harus bekerja sama untuk memenuhi peran ini dengan andal. Sistem identitas terpusat yang ada tidak secara efektif mencegah masalah orang yang sama membuat banyak akun, dan karena data terkonsentrasi pada platform, itu mengungkapkan keterbatasan struktural seperti risiko kebocoran informasi pribadi dan bias nilai, dan reputasi juga terfragmentasi oleh layanan, sehingga sulit untuk menggunakannya sebagai aset ekonomi. Dengan latar belakang ini, ekonomi identitas berdaulat sendiri yang menggabungkan bukti keunikan manusia melalui otentikasi biometrik, struktur penyimpanan data berdaulat sendiri, dan skor reputasi terdistribusi berbasis AI sedang diterapkan di unit layanan aktual. Dalam ranah otentikasi biometrik, Billions Network menggabungkan pemindaian keaktifan 3D berbasis wajah dengan verifikasi NFC dari ID yang dikeluarkan pemerintah di lingkungan seluler untuk memverifikasi keberadaan manusia sungguhan, dan dalam proses ini, data biometrik asli tidak disimpan, tetapi hanya diproses dalam bentuk hash kriptografi dan bukti tanpa pengetahuan. Struktur ini berhasil mencegah identitas duplikat dengan karakteristik biometrik yang sama dikeluarkan, sekaligus membuat pengidentifikasi terpisah menggunakan angka acak untuk setiap aplikasi sehingga pengguna tidak dapat dilacak antar layanan tertentu. Metode ini sebenarnya diterapkan di lingkungan produksi melalui jutaan kasus verifikasi dan kasus di mana lembaga keuangan dan distribusi token telah dicegah dari klaim duplikat. Sertifikat keunikan dan berbagai atribut identitas yang dikeluarkan dengan cara ini dikelola di lapisan data berdaulat sendiri yang disediakan oleh idOS. idOS menyimpan data pengguna terenkripsi dengan cara yang didistribusikan dan memberikan kepemilikan dan kontrol data kepada pengguna melalui manajemen kunci berbasis tanda tangan dompet dan kontrol akses berorientasi persetujuan. Penyimpanan dan kontrol data beroperasi dalam struktur terpisah, dan penyedia layanan hanya dapat meminta pemenuhan atribut terverifikasi seperti persyaratan usia atau tempat tinggal, dan pengguna dapat memberikan atau menarik akses hanya sejauh dan untuk jangka waktu yang diperlukan. Proses ini dirancang untuk memenuhi peraturan privasi dan persyaratan verifikasi nama asli, dan pada kenyataannya, ia memiliki struktur yang memungkinkan akses segera diblokir tanpa perlu penghapusan data. Sumbu ketiga dari ekonomi identitas adalah sistem reputasi berbasis AI-DID yang dioperasikan oleh ForU AI. Dalam sistem ini, identitas pengguna direpresentasikan dalam bentuk token, dan metrik reputasi yang terdiri dari pengalaman, lencana, dan skor keseluruhan dihitung berdasarkan catatan perilaku yang dapat diverifikasi seperti aktivitas komunitas, penyelesaian pencarian, dan kontribusi. Informasi reputasi ini dihitung secara on-chain, dan pengguna dapat memilih faktor reputasi mana yang akan diungkapkan ke dunia luar. Namun, bobot yang digunakan untuk menghitung skor dan struktur terperinci algoritma tidak sepenuhnya diungkapkan, dan keterbatasan bias yang dapat terjadi jika jenis perilaku tertentu berulang kali dihargai juga diamati. Ketiga elemen ini digabungkan secara hierarkis untuk membentuk ekonomi identitas yang berdaulat sendiri. Pertama, manusia unik terbukti di lapisan otentikasi biometrik, dan kemudian informasi bukti dan atribut disimpan di lapisan data berdaulat sendiri dan dikelola di bawah kendali pengguna. Selain itu, reputasi berbasis perilaku terakumulasi, dan jika perlu, setiap aplikasi hanya memeriksa apakah itu unik atau memenuhi persyaratan reputasi tertentu berdasarkan persetujuan pengguna. Melalui struktur ini, partisipasi duplikat diblokir dalam alokasi sumber daya seperti airdrop, pembobotan berbasis kepercayaan diterapkan daripada ekuitas sederhana dalam proses tata kelola, dan penerapan diferensial sesuai dengan tingkat kepercayaan dimungkinkan dalam akses layanan tanpa pengungkapan informasi pribadi. Faktor risiko yang perlu diperhatikan selama proses operasi juga terungkap dengan jelas. Informasi biometrik ditandai dengan fakta bahwa informasi tersebut tidak dapat diubah setelah bocor, dan untuk mengimbanginya, struktur yang tidak menyimpan data asli dan beberapa prosedur verifikasi diadopsi. Reputasi berbasis perilaku dapat terdistorsi melalui manipulasi kooperatif atau perilaku berulang, dan kendala struktural digunakan yang memungkinkan reputasi terakumulasi hanya setelah bukti keunikan. Selain itu, peningkatan ketergantungan pada infrastruktur atau algoritme tertentu dapat menyebabkan risiko sentralisasi, sehingga distribusi entitas verifikasi dan simpul penyimpanan dianggap sebagai faktor penting. Dengan cara ini, bukti keunikan melalui otentikasi biometrik, manajemen data berdaulat sendiri, dan skor reputasi berbasis AI digabungkan secara komplementer sambil berfungsi secara mandiri, membentuk struktur yang memungkinkan individu untuk mengakumulasi kepercayaan sambil mengendalikan identitas mereka dan menggunakannya untuk berbagai kegiatan ekonomi. Hal ini dikonfirmasi oleh contoh dunia nyata yang memperlakukan identitas bukan sebagai sarana pengawasan atau kontrol, tetapi sebagai dasar ekonomi yang memungkinkan partisipasi yang adil dan penyesuaian berbasis kepercayaan. $BILL $IDOS $SOL $SOMI $BNB