تحتاج الكيانات الذكية إلى التحقق من الهوية، وتقدم zk-SNARKs حلاً لذلك.

الـ zk-SNARKs يمكن أن تصبح عمودًا أساسيًا في عصر الهوية الرقمية الموثوقة للذكاء الاصطناعي، حيث توفر للأفراد والمؤسسات وسيلة تفاعلية آمنة وشفافة عبر المنصات والحدود.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي والثقة، فإن هذه حقبة “ممتعة”.

في الوقت الحالي، بدأت المزيد من شركات الاستثمار في استخدام الوكلاء الذكيين من الذكاء الاصطناعي لمراجعة تقارير الأبحاث والوثائق الخاصة بالشركات. بينما يُطلب من البشر تقديم بيانات بيومترية متزايدة الصرامة، مثل مسح الوجه، وعينات الصوت، وأنماط السلوك، فقط لإثبات أنهم ليسوا روبوتات. وعندما تتسرب هذه البيانات، يمكن أن تُستغل من قبل الروبوتات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل خبيث، من خلال انتحال هوية حقيقية بشكل واقعي للغاية، مما يمكنها من اختراق الأنظمة التي وُضعت لحمايتها. وهذا يجعلنا نغوص في سباق تسلح غريب جديد - كلما كانت البيانات المطلوبة من طرق التحقق أعمق، زادت شدة الأضرار الناتجة عند تسربها. إذًا، كيف يمكننا التأكد من هوية الطرف الآخر في التفاعل (سواء كان إنسانًا أم شيء آخر)؟

يتطلب من البشر الحفاظ على الشفافية، بينما يقبل العمليات السرية للآلات، وهذا يتعارض مع المنطق. سواء كانت الروبوتات أو المستخدمين عبر الإنترنت، يحتاج الجميع إلى طرق أفضل للتحقق من الهوية. لحل هذه المشكلة، لا يمكن الاعتماد على جمع المزيد من بيانات الخصائص البيولوجية بشكل لا نهائي، ولا يمكن الاعتماد على إنشاء قواعد بيانات مركزية (لأنها تمثل “فخ” للقراصنة). zk-SNARKs تشير إلى طريق أمامنا، مما يتيح للذكاء الاصطناعي والبشر التحقق من الهوية بفعالية مع الحفاظ على أمانهم.

عجز الثقة الذي يعيق التنمية

إن نقص الهوية القابلة للتحقق من الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى مخاطر سوقية مباشرة. عندما تتمكن الكيانات الذكية من تقليد البشر، أو التلاعب بالسوق، أو تنفيذ معاملات غير مصرح بها، فإن الشركات بطبيعة الحال ستتعامل بحذر مع مسألة ما إذا كان ينبغي عليها نشر أنظمة الأتمتة على نطاق واسع. في الواقع، فإن نماذج اللغة الكبيرة التي يتم “تعديلها” بناءً على مجموعات بيانات صغيرة لتحسين الأداء، لديها احتمالية إنتاج مخرجات ضارة تعادل 22 مرة من النموذج الأساسي؛ بينما ترتفع نسبة نجاحها في تجاوز الحماية الأمنية والأخلاقية للنظام (تُعرف هذه العملية بـ “التهريب”) إلى ثلاثة أضعاف عند مواجهة أنظمة جاهزة للإنتاج. إذا لم يكن هناك تحقق موثوق من الهوية، فإن كل تفاعل للذكاء الاصطناعي هو خطوة نحو ثغرة أمنية محتملة.

تعقيد المشكلة يتجاوز ذلك بكثير. ليست المسألة ببساطة في منع الجهات الفاعلة الخبيثة من نشر وكالات غير قانونية، لأن ما نواجهه ليس واجهة ذكاء اصطناعي واحدة. في المستقبل، ستظهر المزيد والمزيد من وكالات الذكاء الاصطناعي المستقلة ذات القدرات المتزايدة. في بحر هذه الوكالات، كيف يمكننا تحديد من نتفاعل معه بدقة؟ حتى الأنظمة الذكية القانونية تحتاج إلى الحصول على شهادات قابلة للتحقق للمشاركة في الاقتصاد الناشئ للوكالات. على سبيل المثال، عندما يقوم روبوت ذكاء اصطناعي بإجراء صفقة مع روبوت آخر، يجب أن يكون كلا الطرفين قادرين على تأكيد صحة هوية كل منهما، ونطاق التفويضات التشغيلية، وإطار المسؤولية الواضح.

يواجه الجانب البشري في هذه المعادلة أيضًا العديد من المشكلات. أنظمة التحقق من الهوية التقليدية لا تعرض المستخدمين فقط لخطر تسرب البيانات على نطاق واسع، بل تعزز أيضًا المراقبة الاستبدادية، وتسمح للشركات الكبرى بتحقيق إيرادات تصل إلى مليارات الدولارات من خلال بيع المعلومات الشخصية التي تعود للمستخدمين - وهذه المعلومات تأتي من المستخدمين أنفسهم، لكن لم يتم تعويضهم بأي شيء. لذلك، ينفر الناس بشكل طبيعي من مشاركة المزيد من البيانات الشخصية، بينما تستمر تطورات تقنيات التحقق في مطالبة المستخدمين بمعلومات شخصية أعمق.

zk-SNARKs: جسر بين الخصوصية والمساءلة

تقدم zk-SNARKs حلاً لهذه المشكلة التي تبدو معقدة. يمكن أن تجعل zk-SNARKs الكيانات (سواء كانت بشرية أو ذكاءً اصطناعيًا) تتحقق من ادعاءات معينة دون الكشف عن البيانات الأساسية، مع عدم الكشف المباشر عن المعلومات الحساسة. على سبيل المثال، يمكن للمستخدم إثبات أنه تجاوز 21 عامًا دون الحاجة إلى الكشف عن تاريخ الميلاد؛ يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إثبات أن بياناته التدريبية تتماشى مع المعايير الأخلاقية دون الكشف عن الخوارزمية الخاصة؛ يمكن للمؤسسات المالية التحقق من أن العملاء يتوافقون مع المتطلبات التنظيمية دون الحاجة إلى تخزين المعلومات الشخصية التي قد يتم تسريبها.

بالنسبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تؤسس ZKPs آلية الثقة العميقة الضرورية، لأن ما نحتاج إلى التحقق منه ليس فقط الهيكل التكنولوجي، بل يشمل أيضًا نماذج السلوك، والقدرة على المساءلة القانونية، والسمعة الاجتماعية. بفضل ZKPs، يمكن تخزين هذه البيانات التحقق في شكل خريطة ثقة قابلة للتحقق على السلسلة.

يمكننا اعتبارها طبقة هوية قابلة للتجميع تعمل عبر المنصات والاختصاصات القضائية المختلفة. عندما يقدم وكيل الذكاء الاصطناعي الشهادات، يمكنه إثبات أن بيانات تدريبه تتوافق مع المعايير الأخلاقية، وأن النتائج قد تم تدقيقها، وأن جميع الأفعال مرتبطة بكيان بشري يمكن محاسبته، دون الكشف عن معلومات خاصة.

من الممكن أن تغير zk-SNARKs النموذج الحالي تمامًا، مما يمكننا من إجراء التحقق من الهوية دون الحاجة إلى تسليم البيانات الحساسة، لكن انتشار تطبيقات هذه التقنية لا يزال بطيئًا. لا تزال هذه التقنية تنتمي إلى مجال ضيق، حيث أن وعي المستخدمين منخفض، ولم يتم توضيح إطار العمل التنظيمي المناسب بعد. والأهم من ذلك، أن الشركات التي تحقق الأرباح من جمع البيانات تفتقر إلى الدافع لتبني هذه التقنية. ومع ذلك، لم يمنع ذلك الشركات الأكثر مرونة في التحقق من الهوية من استخدامها. مع وضوح معايير التنظيم وزيادة الوعي العام، من المتوقع أن تصبح zk-SNARKs دعامة لعصر جديد من الذكاء الاصطناعي الموثوق والهوية الرقمية - مما يوفر للأفراد والمنظمات وسيلة تفاعلية آمنة وشفافة عبر المنصات والحدود.

تأثير السوق: إطلاق اقتصاد الذكاء الاصطناعي

تولد الذكاء الاصطناعي التوليدي قيمة تقدر بتريليونات الدولارات للاقتصاد العالمي كل عام، لكن معظم هذه القيمة لا تزال مقيدة بسبب عقبات التحقق من الهوية. وتتعلق الأسباب الرئيسية بذلك بثلاث نقاط: أولاً، يحتاج المستثمرون المؤسسيون إلى إكمال مراجعة الامتثال الصارمة لـ KYC/AML قبل الاستثمار في استراتيجيات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي؛ ثانياً، تتطلب الشركات الحصول على هوية وكيل يمكن التحقق منها قبل السماح للأنظمة الذاتية بالوصول إلى البنية التحتية الحيوية؛ ثالثاً، يجب أن تمتلك الجهات التنظيمية آلية محاسبة متكاملة قبل الموافقة على تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة.

تفي أنظمة الهوية المعتمدة على zk-SNARKs بجميع هذه المتطلبات، مع الاحتفاظ بفوائد حماية الخصوصية والاستقلالية التي تعتمد عليها الأنظمة اللامركزية. من خلال تنفيذ آلية الإفصاح الانتقائي، يمكن تلبية متطلبات التنظيم، مع تجنب إنشاء مجموعات بيانات شخصية معرضة للهجوم. من خلال تقنيات التحقق التشفيري، يمكن للوكيلات المستقلة إنشاء بيئة تفاعلية دون الحاجة إلى ثقة مسبقة؛ بينما يتوافق آلية ضمان التحكم من قبل المستخدم بشكل طبيعي مع المبادئ الأساسية لقوانين حماية البيانات الناشئة مثل GDPR وقانون الخصوصية في كاليفورنيا.

تساعد هذه التقنية أيضًا في مواجهة أزمة التزييف العميق التي تتزايد بشكل خطير. عندما يمكن ربط كل محتوى بطريقة مشفرة بالمبدعين المعتمدين دون الكشف عن هويتهم الحقيقية، يمكننا كبح انتشار المعلومات الخاطئة بفعالية مع حماية الخصوصية. مع تزايد تداخل المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مع نتائج الإبداع البشري، تصبح هذه الآلية التقنية ذات أهمية خاصة.

طريق zk

على الرغم من أنه قد يجادل البعض بأن أي نظام هوية هو خطوة نحو الاستبداد - إلا أنه إذا كان هناك نقص في آلية التعريف بالهوية، فلن يتمكن أي مجتمع من العمل. الحقيقة هي أن التحقق من الهوية قد تم تنفيذه على نطاق واسع، ولكن فعالية التنفيذ مقلقة. كلما قمنا برفع المستندات لتلبية متطلبات KYC، أو قبول مسح الوجه، أو تقديم البيانات الشخصية لإكمال التحقق من العمر، فنحن نشارك في نظام هوية يتسم بالتطفل، ويحتوي على مخاطر أمنية، ويفتقر إلى الكفاءة.

تقدم zk-SNARKs طريقًا للمضي قدمًا يحترم الخصوصية الشخصية ويؤسس الثقة اللازمة للأنشطة الاقتصادية المعقدة. تتيح لنا هذه التقنية بناء أنظمة حيث يتحكم المستخدمون فعليًا في بياناتهم، وتكون عملية التحقق غير معتمدة على وسائل المراقبة، مما يسمح للبشر والذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل آمن مع الحفاظ على استقلالية كل منهما.