З огляду на те, що технології штучного інтелекту постійно проникають у чутливі сфери, такі як фінанси та охорона здоров'я, перевірка результатів моделей ШІ при захисті конфіденційності даних стала великою проблемою для галузі. У цьому контексті система DeepProve компанії Lagrange пропонує рішення для цієї проблеми за допомогою технології zk-SNARKs.

DeepProve, як наразі найшвидша система zkML (zk-SNARKs), переосмислює ефективність та межі безпеки верифікації AI. Його унікальність полягає в успішному знаходженні балансу між захистом конфіденційності та підвищенням швидкості. Ця технологія не лише зберігає конфіденційність zk-SNARKs, але й порушує швидкісні обмеження традиційних технологій нульових знань.

У реальному застосуванні DeepProve продемонстрував широкий потенціал. Наприклад, у медичній сфері моделі діагностики AI можуть використовувати DeepProve для перевірки точності результатів, при цьому не розкриваючи чутливу медичну інформацію пацієнтів. У екосистемі Web3 смарт-контракти на базі блокчейн можуть використовувати DeepProve для виконання верифікації висновків, що захищає введені дані користувача та забезпечує правильне виконання логіки контракту. За результатами реальних тестів, швидкість генерації доказів DeepProve на 30% вища, ніж у аналогічних систем, що означає, що навіть складні моделі AI можуть реалізувати верифікацію в реальному часі.

Токен LA в екосистемі Lagrange відіграє важливу роль, оскільки він є "паливом" системи, а також "правом участі" для учасників. Розробники, які використовують DeepProve, повинні платити LA, тоді як вузли, що надають обчислювальні потужності для генерації доказів, можуть отримувати LA як винагороду. Крім того, власники LA можуть брати участь в управлінні екосистеми. Такий дизайн робить цінність LA тісно пов'язаною з активністю всієї екосистеми. З ростом попиту на零知识证明 машинного навчання, можливості використання LA можуть ще більше розширитися.

У сучасну епоху, коли захист приватності стає дедалі важливішим, технології Lagrange забезпечують необхідний 'захисний панцир' для ШІ. З глибокою інтеграцією zk-ML та ШІ, Lagrange може відігравати ще більш важливу роль у майбутньому розвитку технологій.