Dans le monde des DAO (Organisation Autonome Décentralisée), l'intelligence artificielle est de plus en plus appliquée pour analyser des données, évaluer les membres, optimiser les stratégies de trésorerie ou prédire les tendances de gestion. Cependant, l'IA actuelle présente encore un "point aveugle" majeur : c'est une boîte noire. Les résultats obtenus sont difficiles à vérifier, manquent de transparence et sont facilement manipulables.
🔐 DeepProve – AI Peut Prouver Sa Validité
DeepProve, construit sur l'infrastructure de Lagrange, représente un grand pas en avant : transformer l'IA de "fournir des suggestions" en "fournir des preuves". Cette technologie permet :
Exécuter un modèle d'IA sur des données sensibles sans révéler les données d'origine. Joindre une preuve cryptographique ( au résultat de l'IA. Quiconque peut vérifier ce résultat sans avoir accès aux données d'entrée ou à la structure du modèle.
En d'autres termes, tout comme la vérification d'une transaction multisig, le DAO peut désormais vérifier une décision de l'IA.
⚙️ Avantages Clés Pour DAO
Transparence sans divulgation d'informations – vérification des résultats de l'IA sans révéler les données d'entraînement ou les poids du modèle. Vitesse zk exceptionnelle – jusqu'à 1 000 fois plus rapide que les frameworks zkML )zero-knowledge machine learning( précédents. Échelle et décentralisation – basé sur le Lagrange Prover Network )LPN(, avec un réseau de provers décentralisés et des capacités de calcul parallèle.
🧠 Exemple Pratique
Supposons qu'un DAO doive choisir une personne responsable du fonds principal. L'IA analysera les données de contribution, l'historique des activités et les compétences des membres, puis sélectionnera le candidat optimal.
DeepProve créera une preuve cryptographique de vérification que :
Le modèle AI a bien fonctionné sur des données valides. Il n'y a eu aucune intervention, manipulation ou parti pris dans le processus de prise de décision.
Ce résultat est vérifié par le DAO avant de procéder au vote ou à la nomination.
👀 Point de Vue Personnel
Dans la blockchain, nous sommes habitués à la phrase « Don’t trust, verify » – ne faites pas confiance, faites une vérification. Mais avec l'IA, cela était presque impossible auparavant. DeepProve change la donne : apporte la transparence cryptographique à l'intelligence artificielle.
Si l'IA doit jouer un rôle important dans la gouvernance du DAO, alors l'IA doit également répondre aux normes de confiance du DAO. Voici comment y parvenir.
🗨️ Questions à méditer
Les recommandations de l'IA dans le DAO devraient-elles être accompagnées d'une "facture" de zero-knowledge ? Si l'IA prend des décisions avec des preuves cryptographiques, seriez-vous prêt à lui déléguer davantage ?
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DeepProve : Quand l'IA peut prouver par elle-même avec des preuves à divulgation nulle de connaissance
Dans le monde des DAO (Organisation Autonome Décentralisée), l'intelligence artificielle est de plus en plus appliquée pour analyser des données, évaluer les membres, optimiser les stratégies de trésorerie ou prédire les tendances de gestion. Cependant, l'IA actuelle présente encore un "point aveugle" majeur : c'est une boîte noire. Les résultats obtenus sont difficiles à vérifier, manquent de transparence et sont facilement manipulables. 🔐 DeepProve – AI Peut Prouver Sa Validité DeepProve, construit sur l'infrastructure de Lagrange, représente un grand pas en avant : transformer l'IA de "fournir des suggestions" en "fournir des preuves". Cette technologie permet : Exécuter un modèle d'IA sur des données sensibles sans révéler les données d'origine. Joindre une preuve cryptographique ( au résultat de l'IA. Quiconque peut vérifier ce résultat sans avoir accès aux données d'entrée ou à la structure du modèle. En d'autres termes, tout comme la vérification d'une transaction multisig, le DAO peut désormais vérifier une décision de l'IA. ⚙️ Avantages Clés Pour DAO Transparence sans divulgation d'informations – vérification des résultats de l'IA sans révéler les données d'entraînement ou les poids du modèle. Vitesse zk exceptionnelle – jusqu'à 1 000 fois plus rapide que les frameworks zkML )zero-knowledge machine learning( précédents. Échelle et décentralisation – basé sur le Lagrange Prover Network )LPN(, avec un réseau de provers décentralisés et des capacités de calcul parallèle. 🧠 Exemple Pratique Supposons qu'un DAO doive choisir une personne responsable du fonds principal. L'IA analysera les données de contribution, l'historique des activités et les compétences des membres, puis sélectionnera le candidat optimal.
DeepProve créera une preuve cryptographique de vérification que : Le modèle AI a bien fonctionné sur des données valides. Il n'y a eu aucune intervention, manipulation ou parti pris dans le processus de prise de décision. Ce résultat est vérifié par le DAO avant de procéder au vote ou à la nomination. 👀 Point de Vue Personnel Dans la blockchain, nous sommes habitués à la phrase « Don’t trust, verify » – ne faites pas confiance, faites une vérification. Mais avec l'IA, cela était presque impossible auparavant. DeepProve change la donne : apporte la transparence cryptographique à l'intelligence artificielle.
Si l'IA doit jouer un rôle important dans la gouvernance du DAO, alors l'IA doit également répondre aux normes de confiance du DAO. Voici comment y parvenir. 🗨️ Questions à méditer Les recommandations de l'IA dans le DAO devraient-elles être accompagnées d'une "facture" de zero-knowledge ? Si l'IA prend des décisions avec des preuves cryptographiques, seriez-vous prêt à lui déléguer davantage ? ♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA {spot})LAUSDT(