🧵 1/ IA está em toda parte. Mas será que você realmente pode confiar em como ele foi treinado? Modelos de IA aprendem com dados. Mas às vezes, esses dados são sensíveis (registros médicos, histórico financeiro, mensagens pessoais etc.) Assim, as empresas usam uma técnica chamada Aprendizado Federado: seus dados nunca saem do seu dispositivo. Apenas as "lições aprendidas" são compartilhadas. Privacidade preservada. Mas aqui está um porém.

2/ Só porque seus dados permanecem locais não significa que todos no processo estão agindo de forma honesta. E se alguém manipular a IA durante o treinamento? E se os resultados forem alterados? E se alguém fizer free-by sem contribuir com nada? A confiança é assumida. Mas nunca provado.

3/ A ideia? Não confie só, verifique. Usando provas criptográficas, cada etapa do processo de treinamento de IA pode agora ser verificada. Quem usou quais dados. Se o treinamento foi feito corretamente. Se os resultados foram realmente combinados. Não é necessário ter fé cega.

4/ Verificar como os resultados de IA são combinados ("agregação") já é viável hoje, e isso elimina algumas das maiores lacunas de segurança na IA colaborativa. A verificação completa do treinamento está chegando. Ainda não chegamos lá, mas a pesquisa está avançando rápido.

5/ Blockchain atua como um registro público de auditoria à prova de adulterações. E com o zkVerify @zkvprotocol, verificar essas provas custa apenas $0,0003. Isso não é um erro de digitação.