"Masa depan adalah AI yang dipadukan ke dalam aplikasi Anda dan ke dalam hidup Anda. Tetapi jika membutuhkan data intim untuk melayani Anda dengan baik, Anda memerlukan pengetahuan nol dan teknologi keamanan lainnya yang melilit di sekitarnya." - @DacEconomy, Salah satu pendiri @ProjectZKM Model bahasa besar saat ini sudah ada di tab browser kami, tetapi itu bukan akhirnya. Seperti yang dikatakan Ming Guo dari ZKM, tujuannya adalah AI yang berjalan di dalam aplikasi dan alur kerja harian Anda, bukan kotak obrolan terpisah yang Anda salin data. Agar benar-benar berguna pada tingkat itu, sistem AI pasti akan membutuhkan akses ke konteks pribadi: perilaku, riwayat, preferensi, bahkan data keuangan atau kesehatan yang sensitif. Itu menciptakan trade-off langsung: • Lebih banyak konteks → bantuan AI yang lebih baik • Lebih banyak paparan data → risiko privasi dan keamanan yang lebih tinggi Di sinilah bukti pengetahuan nol dan zkVM masuk. Alih-alih mengirim data mentah ke model atau pihak ketiga, ZK memungkinkan Anda untuk: • Buktikan bahwa perhitungan atas data Anda dilakukan dengan benar, tanpa mengungkapkan data itu sendiri. • Menegakkan bahwa agen AI mengikuti aturan atau kebijakan tertentu, tanpa mengekspos internal model atau log lengkap. • Lampirkan bukti yang dapat diverifikasi ke tindakan berbasis AI di aplikasi, sehingga pihak lain dapat mempercayai hasilnya tanpa pernah melihat masukan yang mendasarinya. Dengan kata lain, jika AI akan tertanam dalam produk dan dalam kehidupan kita, kita membutuhkan lapisan keamanan berbasis ZK di bawahnya - zkVM tujuan umum seperti Ziren ZKM, dan sistem bukti tingkat aplikasi yang mempertahankan manfaat AI sambil membatasi apa yang dapat dilihat dan bagaimana hal itu dapat digunakan. Tonton panel lengkap tentang AI & Work - Membuktikan Kontribusi Manusia: