Tiết lộ

Các quan điểm và ý kiến được thể hiện ở đây hoàn toàn thuộc về tác giả và không đại diện cho quan điểm và ý kiến của biên tập viên của crypto.news.

Giới thiệu về mật mã không biết

Khi mọi người nói về mật mã không biết vào năm 2024, họ thường đề cập đến một trường hợp sử dụng tập trung vào quyền riêng tư dựa trên sự kết hợp của công nghệ blockchain, tiền điện tử, ví kỹ thuật số và người dùng có một mức độ nào đó về kiến thức web3.

Bạn cũng có thể thích: Tính module không biết có thể giúp mở rộng web3 | Ý kiến

Chứng minh không biết (ZKPs) đã tồn tại từ những năm 1980, lâu trước khi web3 xuất hiện. Do đó, tại sao lại giới hạn ứng dụng của chúng chỉ cho blockchain? Các công ty truyền thống có thể – và nên – áp dụng công nghệ ZK mà không hoàn toàn chấp nhận cơ sở hạ tầng web3.

Ở mức cơ bản, ZKPs cho phép một người chứng minh rằng một điều gì đó là đúng mà không tiết lộ dữ liệu cơ bản. Một người chứng minh tạo ra một chứng minh, một người xác minh kiểm tra nó, và cả hai bên đều giữ khoảng cách để đảm bảo tính công bằng. Do đó
, không có lý do gì mà khái niệm này cần những phức tạp của web3.

Hầu hết các tổ chức sẽ được hưởng lợi từ công nghệ ZK không sử dụng blockchain và chủ yếu không biết đến web3. Ngành công nghiệp vẫn còn non trẻ, với nhiều người vẫn đang làm quen với Bitcoin (BTC) và Ethereum (ETH), chưa kể đến các Layer 2 và 3.

Dù vậy, ZKP có nhiều ứng dụng thực tế không cần tích hợp sâu với web3.

Tin cậy và Thanh toán Máy Đánh Bạc

Với chứng minh không kiến thức, niềm tin vào các nhà vận hành trò chơi có thể được xóa bỏ. Người chơi có thể tận hưởng trò chơi với biết rằng chúng được thiết kế công bằng. Các máy đánh bạc kỹ thuật số nên đồng lòng chấp nhận ZKP, mang lại lợi ích cho cả nhà vận hành và người chơi mà không cần phải đề cập đến “web3” hay “tiền điện tử.”

Chẳng hạn, DraftKings và White Hat Gaming gần đây đã bị phạt 22.500 đô la ở Connecticut vì một trò chơi máy đánh bạc trực tuyến không thanh toán cho người thắng cuộc trong một tuần vào tháng 8 năm 2023, ngay cả khi đã có hơn 20.600 lượt quay. Trò chơi đã quảng cáo sai rằng tỷ lệ thanh toán gần 95%,
các người chơi đã mất toàn bộ 20.600 đô la cược.

Ở đây, các bằng chứng không kiến thức có thể chứng minh một trò chơi đã chi trả một số tiền cụ thể trong một khoảng thời gian mà không tiết lộ các lần quay hoặc danh tính người chơi. Tuy nhiên, cần phải có ai đó xác minh chứng minh, điều này đòi hỏi hoặc tự xác minh bởi các nhà khai thác trò chơi, điều này đáng nghi ngờ, hoặc các cuộc kiểm toán tốn kém bởi các cơ quan quản lý.

Giải pháp tối ưu là một mạng lưới phi tập trung công khai xác minh các bằng chứng nhanh chóng và tiết kiệm, cho phép người dùng tin tưởng vào giao thức phi tập trung thay vì một thực thể tập trung.

Đầu ra AI và Độ tin cậy

Tiềm năng lừa dối của AI là điều đã được biết đến. Tuy nhiên, có những cách để khai thác sự sáng tạo của AI trong khi đảm bảo độ tin cậy trong các đầu ra của nó. Khi AI ngày càng phổ biến, việc xác nhận rằng các mô hình mà chúng ta phụ thuộc là hợp pháp là rất quan trọng, nếu không chúng ta sẽ có nguy cơ thay đổi lịch sử câu chuyện.

Nhập vào việc học máy không kiến thức (ZKML). Phương pháp này tránh được những cạm bẫy tiềm năng, cho phép các dự án web2 không quan tâm đến các giải pháp trên chuỗi cũng có thể hưởng lợi.

Ví dụ,
le, Trường Đại học Nam California đã hợp tác với Quỹ Shoah để tạo ra IWitness, cho phép người dùng tương tác với các hologram của những người sống sót sau thảm họa diệt chủng Holocaust. Ứng dụng mạnh mẽ này của học máy khiến cho việc thuật toán tạo ra hologram này phải cung cấp thông tin chính xác trở nên thiết yếu.

ZKP có thể thực hiện một “bằng chứng cho đầu ra của thuật toán”, cho phép người dùng xác minh rằng các phản hồi xuất phát từ một thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên được đào tạo chính xác trên dữ liệu lịch sử mà không tiết lộ các tập dữ liệu nền tảng.

Người dùng có thể tin tưởng vào các tổ chức như USC để xác minh các bằng chứng trong những trường hợp nhạy cảm, nhưng trong các ứng dụng AI rộng rãi hơn, việc dựa vào các thực thể tập trung để tạo ra và xác minh bằng chứng có thể gặp vấn đề. Việc xác minh bằng chứng phi tập trung phục vụ tốt hơn để ngăn chặn việc xây dựng các bằng chứng sai lệch.

Zero-Knowledge như một Giải pháp Không Tin Cậy, Phi Tập Trung

Chúng ta không cần phải chỉ dựa vào các công ty hoặc công nghệ để cung cấp sự thật khi zero-knowledge đã có ở đây. Nhiều ngành công nghiệp c
Các tổ chức có thể hưởng lợi từ các giải pháp blockchain không có kiến thức mà không cần hiểu những phức tạp của web3.

Bằng cách tận dụng xác minh chứng minh ZK, các tổ chức có thể duy trì cơ sở hạ tầng hiện có của mình bằng cách tạo ra các hệ thống chứng minh đơn giản và sử dụng các nền tảng phi tập trung như zkVerify để xác minh chứng minh. Người dùng có thể tham gia mà không cần lo ngại về việc tích hợp blockchain.

Tương lai của ZK là rất rộng lớn, và các tổ chức không cần thay đổi hoạt động một cách đáng kể để nhận được phần thưởng; họ có thể chỉ cần tích hợp hệ thống của mình.

Đọc thêm: Các android có mơ về kiến thức không? | Quan điểm

John Camardo
John Camardo là người đứng đầu quản lý sản phẩm tại Horizen Labs, tập trung vào việc áp dụng mật mã không có kiến thức để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Ông dẫn dắt sản phẩm zkVerify, một blockchain không dựa trên chuỗi dành riêng cho việc xác minh các chứng minh ZK một cách hiệu quả.