AI 的學習速度太快,導致目前有一個問題產生:「AI 模型已經快把公開數據吃完了」 現在要突破性能瓶頸,需要的是私人數據,例如~ • 企業內部記錄 • 經過驗證的交易歷史 • 應用使用日誌 • 個人行為數據 但這些數據面臨三個問題: 1️⃣ 真實性驗證 - 怎麼證明數據來源可信? 2️⃣ 隱私保護 - 如何在不暴露原始數據下證明計算正確? 3️⃣ 激勵機制 - 用戶憑什麼要分享自己的數據? 看到 @brevis_zk 與 @vana 的合作引起了我的注意 ▶︎▶︎ Brevis + Vana = 解決方案 Brevis 提供技術層: • zkTLS 技術證明數據來自可信來源(銀行、交易所、應用) • Pico zkVM 在本地計算並生成零知識證明 • 只暴露最終結果,不洩露原始數據 Vana 負責協調層: • 管理用戶同意機制 • 建立數據集體(Data Collectives) • 確保用戶獲得公平報酬 ▶︎▶︎ 實際舉例 想像一個 AI 交易助手需要驗證用戶的交易量數據: 傳統方式:用戶必須提供完整交易歷史 新方式: 1. 用戶透過 zkTLS 驗證交易所數據 2. 本地計算特定代幣交易量 3. 生成 ZK 證明確認數據來源和計算正確性 4. 只透露最終結果:「ETH 交易量 12 萬美金」 用戶保持隱私,AI 獲得可信數據,雙贏 ▶︎▶︎ 總結 終於有項目解決了「數據主權」的三角難題 ✅ 隱私保護 ✅ 數據驗證 ✅ 用戶激勵 這類模式有機會成為未來 AI 經濟的核心 用戶擁有並控制自己的數據 開發者獲得高品質驗證數據集 AI 模型在隱私保護下持續進化
🗺️Public data is well-trodden. The next edge for #AI is private, user-owned data. Brevis and @vana are teaming up to unlock private-data #AI with ZK-powered provenance & compute. However there are 3 things required for this to become reality. 🧵
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