Os agentes inteligentes precisam urgentemente de verificação de identificação, zk-SNARKs oferecem a solução.

zk-SNARKs (ZKPs) têm potencial para se tornarem pilares de uma nova era de IA confiável e identidade digital, oferecendo uma forma de interação segura e transparente, em várias plataformas e fronteiras, para indivíduos e organizações.

Para a IA e a confiança, esta é uma época “interessante”.

Atualmente, cada vez mais empresas de investimento estão começando a usar agentes de IA para revisar relatórios de pesquisa e documentos corporativos. E os humanos são solicitados a fornecer dados biométricos cada vez mais rigorosos, como escaneamento facial, amostras de voz e padrões de comportamento, apenas para provar que não são robôs. E uma vez que esses dados vazam, podem ser mal utilizados por robôs impulsionados por IA, disfarçando-se com identidades altamente realistas para se passar por humanos, assim rompendo os sistemas estabelecidos para protegê-los. Isso nos coloca em uma estranha nova corrida armamentista - quanto mais profundo for os dados exigidos pelos métodos de verificação, mais graves serão os danos causados uma vez que vazarem. Portanto, como devemos confirmar quem (ou o que) é o objeto de interação?

Exigir que os humanos mantenham a transparência, mas aceitar a operação obscura das máquinas, é contraditório. Tanto os robôs quanto os usuários da rede precisam de melhores métodos de validação de identidade. Para resolver esse problema, não podemos depender da coleta interminável de mais e mais dados biométricos, nem da criação de bases de dados centralizadas (que para os hackers é como um “mel” ). zk-SNARKs nos mostram um caminho, permitindo que a IA e os humanos validem suas identidades de forma eficaz, protegendo sua segurança.

Déficit de confiança que impede o desenvolvimento

A falta de uma identidade de IA verificável traz riscos de mercado diretos. Quando agentes de IA podem se passar por humanos, manipular o mercado ou executar transações não autorizadas, as empresas naturalmente serão cautelosas quanto à implementação em grande escala de sistemas automatizados. Na verdade, modelos de linguagem de grande escala que são “ajustados” com base em pequenos conjuntos de dados para melhorar o desempenho têm uma probabilidade 22 vezes maior de produzir saídas prejudiciais em comparação com o modelo base; e a taxa de sucesso em contornar as proteções de segurança e éticas do sistema (um processo conhecido como “jailbreak”) aumenta para três vezes quando enfrentam sistemas prontos para produção. Sem uma validação de identidade confiável, cada interação de IA é um passo mais próximo de uma vulnerabilidade de segurança potencial.

A complexidade da questão vai muito além disso. Não é tão simples e direto quanto prevenir que agentes maliciosos implantem agentes ilegais, pois não estamos lidando com uma única interface de IA. No futuro, haverá cada vez mais agentes de IA autônomos, com capacidades cada vez mais avançadas. Em meio a este oceano de agentes, como podemos identificar com precisão com quem estamos interagindo? Mesmo os sistemas de IA legítimos precisam ter credenciais verificáveis para participar da nova economia de agentes emergente. Por exemplo, quando um robô de IA realiza uma transação com outro robô, ambas as partes devem ser capazes de confirmar a autenticidade da identidade uma da outra, o escopo da autorização da operação e um quadro claro de responsabilidade.

A parte humana nesta equação também enfrenta muitos problemas. Os sistemas de verificação de identidade tradicionais não apenas expõem os usuários ao risco de vazamentos massivos de dados, mas também facilitam a vigilância autoritária, permitindo que grandes empresas lucrem bilhões de dólares vendendo informações pessoais que pertencem aos usuários — tudo isso originado dos próprios usuários, mas sem que eles recebam qualquer compensação. Assim, as pessoas instintivamente resistem a compartilhar mais dados pessoais, enquanto a evolução da tecnologia de verificação continua a exigir informações pessoais mais profundas.

zk-SNARKs: a ponte entre privacidade e responsabilidade

zk-SNARKs oferece uma solução para este problema aparentemente complicado. Os ZKPs permitem que entidades (sejam humanas ou inteligência artificial) verifiquem afirmações específicas sem expor os dados subjacentes, enquanto não divulgam informações sensíveis diretamente. Por exemplo, os usuários podem provar que têm mais de 21 anos sem revelar a data de nascimento; agentes de IA podem demonstrar que seus dados de treinamento estão em conformidade com as normas éticas, sem expor algoritmos proprietários; instituições financeiras podem verificar se os clientes atendem aos requisitos regulatórios, sem armazenar informações pessoais que possam ser divulgadas.

Para agentes de IA, os ZKPs podem estabelecer os mecanismos de confiança profunda necessários, uma vez que o que precisamos validar não é apenas a arquitetura técnica, mas também os padrões de comportamento, a responsabilidade legal e a reputação social. Com a ajuda dos ZKPs, essas declarações de validação podem ser armazenadas na cadeia na forma de um gráfico de confiança verificável.

Podemos vê-lo como uma camada de identidade composta que opera de forma cruzada entre plataformas e jurisdições. Quando um agente de IA apresenta um certificado, pode provar que seus dados de treinamento estão em conformidade com os padrões éticos, que os resultados foram auditados e que todas as ações estão vinculadas a entidades humanas responsabilizáveis, sem divulgar informações proprietárias.

Os ZKPs têm o potencial de transformar completamente os modelos existentes, permitindo-nos realizar a verificação de identidade sem precisar entregar dados sensíveis, mas a adoção da tecnologia ainda é lenta. Esta tecnologia ainda é considerada de nicho, com baixa conscientização por parte dos usuários, e o quadro regulatório correspondente ainda não está claro. Mais importante ainda, as empresas que lucram com a coleta de dados carecem de motivação para adotar essa tecnologia. No entanto, isso não impediu empresas de autenticação de identidade mais flexíveis de utilizá-la. À medida que os padrões regulatórios se tornam mais claros e a conscientização pública aumenta, espera-se que os ZKPs se tornem o pilar de uma nova era de IA confiável e identidade digital — proporcionando uma forma de interação segura e transparente entre indivíduos e organizações, através de plataformas e fronteiras.

Impacto do Mercado: Desbloquear a Economia dos Agentes Inteligentes

A IA generativa cria anualmente trilhões de dólares em valor para a economia global, mas a maior parte desse valor permanece bloqueada devido a barreiras de identificação. As principais razões são três: primeiro, os investidores institucionais precisam completar uma rigorosa auditoria de conformidade KYC/AML antes de investir em estratégias impulsionadas por IA; segundo, as empresas exigem uma identidade de agente verificável antes de permitir que sistemas autônomos acessem infraestruturas críticas; terceiro, os reguladores devem ter um mecanismo de responsabilização robusto antes de aprovar a aplicação de IA em áreas sensíveis.

O sistema de identificação baseado em ZKP satisfaz todos esses requisitos, enquanto mantém as vantagens de proteção da privacidade e autonomia que sustentam sistemas descentralizados. Ao implementar um mecanismo de divulgação seletiva, é possível atender às exigências regulatórias, evitando ao mesmo tempo a criação de conjuntos de dados pessoais vulneráveis a ataques. Através da tecnologia de verificação criptográfica, é possível estabelecer um ambiente de interação entre agentes autônomos sem a necessidade de confiança prévia; enquanto o mecanismo de proteção do controle do usuário alinha-se naturalmente aos princípios centrais das novas regulamentações de proteção de dados, como o GDPR e a Lei de Privacidade da Califórnia.

Esta tecnologia também ajuda a enfrentar a crescente crise de deepfakes. Quando cada conteúdo pode ser associado, de forma criptográfica, a criadores verificados sem revelar a sua verdadeira identidade, conseguimos conter eficazmente a disseminação de informações erradas, ao mesmo tempo que protegemos a privacidade. À medida que a linha entre o conteúdo gerado por IA e as criações humanas se torna cada vez mais desfocada, este mecanismo tecnológico torna-se especialmente importante.

Caminho ZK

Embora algumas pessoas possam argumentar que qualquer sistema de identificação é um passo em direção ao autoritarismo — mas, sem um mecanismo de certificação de identificação, nenhuma sociedade conseguirá funcionar. A realidade é que a verificação de identidade já está amplamente implementada, mas a eficácia da execução é preocupante. Sempre que fazemos o upload de documentos para atender aos requisitos de KYC, aceitamos varreduras de reconhecimento facial, ou enviamos dados pessoais para completar a verificação de idade, estamos participando de um sistema de identificação que é intrusivo, apresenta riscos de segurança e é ineficiente.

zk-SNARKs oferece um caminho a seguir que respeita plenamente a privacidade individual, ao mesmo tempo que estabelece a confiança necessária para atividades econômicas complexas. Esta tecnologia nos permite construir sistemas onde os usuários realmente controlam seus dados, e o processo de verificação não depende de meios de monitoramento, permitindo que tanto humanos quanto agentes de IA realizem interações seguras, mantendo sua autonomia.