Kailangan ng Mga Ahente ng AI ng Pagkakakilanlan at Mga Katibayan ng Zero-Knowledge ang Solusyon

Ito ay mga kagiliw-giliw na oras para sa AI at pagtitiwala. Dumaraming bilang ng mga kumpanya sa pamumuhunan ang gumagamit ng mga ahente ng AI upang suriin ang mga tala sa pananaliksik at mga pag-file ng kumpanya. Hinihiling sa mga tao na isuko ang lalong nagsasalakay na biometric data, tulad ng mga pag-scan sa mukha, mga sample ng boses, at mga pattern ng pag-uugali, para lang mapatunayang hindi sila mga bot. Sa sandaling nasa ligaw na, ang data na ito ay maaaring gawing armas ng mga bot na hinimok ng AI upang makakumbinsi na manloko ng mga totoong tao, na tinatalo ang mismong mga system na idinisenyo upang KEEP ang mga ito. Iyon ay nag-iiwan sa amin sa isang kakaibang bagong karera ng armas - mas invasive ang pag-verify, mas malaki ang panganib kapag ito ay hindi maiiwasang tumagas. Kaya, paano natin mabe-verify kung sino (o ano) ang talagang kinakaharap natin?

Walang konsensya na humiling ng transparency mula sa mga tao habang tumatanggap ng opacity mula sa mga makina. Ang parehong mga bot at online na tao ay nangangailangan ng mas mahusay na paraan ng pag-verify ng kanilang pagkakakilanlan. T namin malulutas ang problemang ito sa pamamagitan lamang ng pagkolekta ng higit pang biometric na data, o sa pamamagitan ng pagbuo ng mga sentralisadong rehistro na kumakatawan sa napakalaking honeypot para sa mga cyber criminal. Ang mga zero-knowledge proofs ay nag-aalok ng isang paraan pasulong kung saan parehong mapapatunayan ng mga tao at AI ang kanilang mga kredensyal nang hindi inilalantad ang kanilang mga sarili sa pagsasamantala.

Ang Pag-usad ng Pag-block ng Trust Deficit

Ang kawalan ng nabe-verify na pagkakakilanlan ng AI ay lumilikha ng agarang mga panganib sa merkado. Kapag ang mga ahente ng AI ay maaaring magpanggap bilang mga tao, manipulahin ang mga Markets, o magsagawa ng mga hindi awtorisadong transaksyon, ang mga negosyo ay may karapatang mag-alinlangan na mag-deploy ng mga autonomous system sa sukat. Habang nangyayari ito, ang mga LLM na "pino-pino" sa isang mas maliit na dataset para mapahusay ang performance ay 22 beses na mas malamang upang makabuo ng mga mapaminsalang output kaysa sa mga batayang modelo, na may mga rate ng tagumpay ng pag-bypass sa kaligtasan at etikal na mga guardrail ng system — isang prosesong kilala bilang “jailbreaking” — triple laban sa mga system na handa sa produksyon. Kung walang mapagkakatiwalaang pag-verify ng pagkakakilanlan, bawat pakikipag-ugnayan ng AI ay mas malapit sa isang potensyal na paglabag sa seguridad.

Ang problema ay hindi gaanong halata gaya ng pagpigil sa mga malisyosong aktor na mag-deploy ng mga rogue agent, dahil hindi ito parang nahaharap tayo sa isang interface ng AI. Ang hinaharap ay makakakita ng higit at higit pang mga autonomous na ahente ng AI na may mas malaking kakayahan. Sa ganoong dagat ng mga ahente, paano natin malalaman kung ano ang ating kinakaharap? Kahit na ang mga lehitimong AI system ay nangangailangan ng mga nabe-verify na kredensyal upang lumahok sa umuusbong na ekonomiya ng ahente-sa-agent. Kapag ang isang AI trading bot ay nagsagawa ng isang transaksyon sa isa pang bot, ang parehong partido ay nangangailangan ng katiyakan tungkol sa pagkakakilanlan, awtorisasyon, at istraktura ng pananagutan ng isa pa.

Ang bahagi ng Human ng equation na ito ay pantay na nasira. Inilalantad ng mga tradisyunal na sistema ng pag-verify ng pagkakakilanlan ang mga user napakalaking paglabag sa data, masyadong madaling nagbibigay-daan para sa awtoritaryan na pagsubaybay, at makabuo ng bilyun-bilyong kita para sa malalaking korporasyon mula sa pagbebenta ng personal na impormasyon nang hindi binabayaran ang mga indibidwal na bumubuo nito. Ang mga tao ay nararapat na nag-aatubili na magbahagi ng higit pang personal na data, ngunit ang mga kinakailangan sa regulasyon ay humihiling ng mas maraming invasive na pamamaraan sa pag-verify.

Zero-Knowledge: Ang Tulay sa Pagitan ng Privacy at Pananagutan

Ang mga zero-knowledge proofs (ZKPs) ay nag-aalok ng solusyon sa tila mahirap na problemang ito. Sa halip na magbunyag ng sensitibong impormasyon, pinapayagan ng mga ZKP ang mga entity, Human man o artipisyal, na patunayan ang mga partikular na claim nang hindi inilalantad ang pinagbabatayan na data. Mapapatunayan ng isang user na lampas na sila sa 21 nang hindi inilalantad ang kanilang petsa ng kapanganakan. Mapapatunayan ng isang ahente ng AI na ito ay sinanay sa mga etikal na dataset nang hindi inilalantad ang mga pinagmamay-ariang algorithm. Maaaring i-verify ng isang institusyong pinansyal na natutugunan ng isang customer ang mga kinakailangan sa regulasyon nang hindi nag-iimbak ng personal na impormasyon na maaaring labagin.

Para sa mga ahente ng AI, maaaring paganahin ng mga ZKP ang mga kinakailangang malalim na antas ng tiwala, dahil kailangan nating i-verify hindi lamang ang teknikal na arkitektura kundi ang mga pattern ng pag-uugali, legal na pananagutan, at reputasyon sa lipunan. Sa mga ZKP, maaaring maimbak ang mga claim na ito sa isang nabe-verify na trust graph na on-chain.

Isipin ito bilang isang composable identity layer na gumagana sa mga platform at hurisdiksyon. Sa ganoong paraan, kapag ipinakita ng isang ahente ng AI ang mga kredensyal nito, mapapatunayan nitong nakakatugon ang data ng pagsasanay nito sa mga pamantayang etikal, na-audit ang mga output nito, at naka-link ang mga aksyon nito sa mga may pananagutan na entity ng Human , lahat nang hindi inilalantad ang pagmamay-ari na impormasyon.

Maaaring ganap na baguhin ng mga ZKP ang laro, na nagpapahintulot sa amin na patunayan kung sino kami nang hindi nagbibigay ng sensitibong data, ngunit nananatiling mabagal ang pag-aampon. Ang mga ZKP ay nananatiling isang teknikal na angkop na lugar, hindi pamilyar sa mga gumagamit, at gusot sa mga regulasyong kulay abong lugar. Bilang karagdagan, ang mga kumpanyang kumikita sa pagkolekta ng data ay may kaunting insentibo na gamitin ang Technology. Gayunpaman, T iyon pumipigil sa mas maliksi na mga kumpanya ng pagkakakilanlan mula sa paggamit sa kanila, at habang lumalabas ang mga pamantayan sa regulasyon at bumubuti ang kamalayan, ang mga ZKP ay maaaring maging backbone ng isang bagong panahon ng pinagkakatiwalaang AI at digital na pagkakakilanlan – na nagbibigay sa mga indibidwal at organisasyon ng paraan upang makipag-ugnayan nang ligtas at malinaw sa mga platform at hangganan.

Mga Implikasyon sa Market: Pag-unlock sa Agent Economy

Maaaring magdagdag ng Generative AI trilyon taun-taon sa pandaigdigang ekonomiya, ngunit karamihan sa halagang ito ay nananatiling naka-lock sa likod ng mga hadlang sa pag-verify ng pagkakakilanlan. Mayroong ilang mga dahilan para dito. Ang ONE ay kailangan ng mga institusyonal na mamumuhunan ang matatag na pagsunod sa KYC/AML bago mag-deploy ng kapital sa mga diskarte na hinimok ng AI. Ang isa pa ay nangangailangan ang mga negosyo ng mga nabe-verify na pagkakakilanlan ng ahente bago payagan ang mga autonomous system na ma-access ang mga kritikal na imprastraktura. At hinihiling ng mga regulator ang mga mekanismo ng pananagutan bago aprubahan ang pag-deploy ng AI sa mga sensitibong domain.

Tinutugunan ng mga system ng pagkakakilanlan na nakabatay sa ZKP ang lahat ng mga kinakailangang ito habang pinapanatili ang Privacy at awtonomiya na nagpapahalaga sa mga desentralisadong sistema. Sa pamamagitan ng pagpapagana ng selective Disclosure, natutugunan nila ang mga kinakailangan sa regulasyon nang hindi gumagawa ng mga honeypot ng personal na data. Sa pamamagitan ng pagbibigay ng cryptographic na pag-verify, pinapagana nila ang walang tiwala na pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga autonomous na ahente. At sa pamamagitan ng pagpapanatili ng kontrol ng user, naaayon sila sa mga umuusbong na regulasyon sa proteksyon ng data tulad ng GDPR at mga batas sa Privacy ng California.

Ang Technology ay maaari ring makatulong na matugunan ang lumalaking malalim na krisis. Kapag ang bawat bahagi ng content ay maaaring maiugnay sa cryptographically sa isang na-verify na creator nang hindi inilalantad ang kanilang pagkakakilanlan, maaari naming labanan ang maling impormasyon at protektahan ang Privacy. Ito ay partikular na mahalaga dahil ang nilalamang binuo ng AI ay nagiging hindi na makilala mula sa materyal na nilikha ng tao.

Ang ZK Path

Magtatalo ang ilan na ang anumang sistema ng pagkakakilanlan ay kumakatawan sa isang hakbang patungo sa awtoritaryanismo - ngunit walang lipunan ang maaaring gumana nang walang paraan upang makilala ang kanilang mamamayan. Ang pag-verify ng pagkakakilanlan ay nangyayari na sa sukat, hindi maganda. Sa tuwing mag-a-upload kami ng mga dokumento para sa KYC, magsumite sa pagkilala sa mukha, o magbahagi ng personal na data para sa pag-verify ng edad, nakikilahok kami sa mga sistema ng pagkakakilanlan na invasive, hindi secure, at hindi epektibo.

Ang mga zero-knowledge proofs ay nag-aalok ng paraan ng pasulong na nirerespeto ang indibidwal Privacy habang pinapagana ang tiwala na kinakailangan para sa mga kumplikadong pakikipag-ugnayan sa ekonomiya. Nagbibigay-daan sila sa amin na bumuo ng mga system kung saan kinokontrol ng mga user ang kanilang data, T nangangailangan ng pagsubaybay ang pag-verify, at parehong ligtas na nakikipag-ugnayan ang mga tao at mga ahente ng AI nang hindi isinasakripisyo ang awtonomiya.