Trên con đường phát triển của học máy không biết (zkML), chúng tôi đã gặp không ít thách thức. Những người tiên phong đã trải qua những vấn đề như khả năng tính toán không đủ và bảo vệ quyền riêng tư. Gần đây, đội ngũ Lagrange tuyên bố rằng thông qua công nghệ DeepProve của họ, không chỉ giải quyết được những vấn đề này mà còn nâng cao đáng kể tốc độ xử lý. Tuy nhiên, chúng ta không thể không đặt câu hỏi: con đường nhanh chóng này có đủ nền tảng vững chắc hay không?

Trong lĩnh vực chẩn đoán y tế, độ chính xác của chứng cứ là vô cùng quan trọng; trong quản lý rủi ro tài chính, tính xác thực của dữ liệu không thể bị thỏa hiệp. Nếu chúng ta thực sự muốn tiến nhanh trên con đường zkML này, chúng ta phải đảm bảo tính đáng tin cậy của nó. Bởi vì một khi có sai sót lớn xảy ra, thiệt hại có thể là không thể chịu đựng được.

Mặc dù công nghệ zkML có triển vọng rộng lớn, nhưng chúng ta vẫn cần thận trọng. Chúng ta không chỉ cần chú ý đến sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, mà còn phải đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của nó trong ứng dụng thực tế. Chỉ khi đó, zkML mới có thể phát huy tiềm năng cách mạng của mình trong các lĩnh vực khác nhau, mang đến cho chúng ta giải pháp thông minh an toàn và hiệu quả.