๐ช๐๐ ๐๐ง๐ง๐๐ก๐๐๐ฅ๐๐ฅ๐๐ ๐๐ ๐๐ก๐๐๐ฅ๐๐ก๐ญ ๐๐ก๐ง๐ข ๐๐๐ก ๐ฉ๐๐ฅ๐ง๐ฅ๐๐จ๐๐ก๐ฆ๐ช๐จ๐ฅ๐๐๐ฆ ๐ฃ๐ฅ๐ข๐๐๐๐ ๐ ๐๐๐ก๐ร๐๐ง
KI-Inferenz ist leicht zu demonstrieren.
Die schwierigere Frage lautet jedoch: Wie kann ein Nutzer oder eine Anwendung wissen, dass die Berechnung tatsรคchlich korrekt durchgefรผhrt wurde?
Dafรผr geht #BTTInferGrid รผber das bloรe โKI ausfรผhrenโ hinaus.
๐ ๐๐๐ฆ๐๐๐๐๐ฅ๐ง๐ ๐๐จ๐ฆ๐ร๐๐ฅ๐จ๐ก๐ ๐๐ก๐ฉ๐๐ฅ๐ข๐ก๐ ๐๐ก๐ง๐
TEEs kรถnnen sensible Workloads in geschรผtzten Hardware-Umgebungen isolieren und helfen so, unbefugten Zugriff auf Daten und Berechnungen zu verhindern, wรคhrend die Inferenz ausgefรผhrt wird.
๐งฎ ๐ก๐๐๐๐ช๐๐๐ฆ๐๐๐ฅ ๐ญ๐๐ฅ๐ข-๐๐ก๐ข๐ช๐๐๐๐๐
ZK-Technologie nรคhert sich dem Problem aus einer anderen Richtung: Statt einfach der Maschine zu vertrauen, die eine Antwort erzeugt hat, kรถnnen kryptografische Beweise einen Weg bieten, um zu verifizieren, dass eine Berechnung die erforderlichen Regeln befolgt hat, ohne die zugrunde liegende vertrauliche Information offenzulegen.
Zusammen zeigen diese Technologien auf ein wichtiges Prinzip:
๐๐๐ฆ ๐๐ ๐ก๐๐๐๐ง ๐ก๐จ๐ฅ ๐๐๐ก ๐๐จ๐ฆ๐๐๐๐๐ฆ๐จ๐ฆ๐ฃ๐จ๐ง ๐๐ฅ๐ญ๐๐จ๐๐๐ก โ ๐๐ฆ ๐ ๐จ๐ฆ๐ฆ ๐๐๐ก๐๐ก ๐ก๐๐๐๐ช๐๐๐ฆ๐๐๐ฅ๐๐ก ๐ช๐๐ ๐๐๐๐๐ก, ๐๐๐ ๐๐ง ๐๐๐ฆ ๐๐จ๐ฆ๐๐๐๐๐ฅ๐๐๐๐ก๐๐ฆ ๐ฉ๐๐ฅ๐ง๐ฅ๐๐จ๐ง ๐ช๐๐ฅ๐๐๐ก ๐๐๐ก๐ก.
Das wird zunehmend wichtiger, sobald KI-Inferenz in dezentrale Infrastrukturen verlagert wird, in denen Workloads auf verschiedene Maschinen, Betreiber und Umgebungen verteilt werden kรถnnen.
#BTTInferGrid untersucht daher eine entscheidende Ebene im KI-Stack: verteilte Inferenz besser รผberprรผfbar, sicher und rechenschaftspflichtig zu machen.
Die Zukunft dezentraler KI wird nicht nur davon abhรคngen, wie leistungsfรคhig die Modelle sind.
Sie wird auch davon abhรคngen, ob Nutzer der Berechnung hinter der Antwort vertrauen kรถnnen.
๐ Erweitere die Diskussion und baue mit uns auf Discord:
discord.gg/VmMjp2gvAB
@JustinSuntron @BitTorrent #TRONEcoStar
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Die schwierigere Frage lautet jedoch: Wie kann ein Nutzer oder eine Anwendung wissen, dass die Berechnung tatsรคchlich korrekt durchgefรผhrt wurde?
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๐ ๐๐๐ฆ๐๐๐๐๐ฅ๐ง๐ ๐๐จ๐ฆ๐ร๐๐ฅ๐จ๐ก๐ ๐๐ก๐ฉ๐๐ฅ๐ข๐ก๐ ๐๐ก๐ง๐
TEEs kรถnnen sensible Workloads in geschรผtzten Hardware-Umgebungen isolieren und helfen so, unbefugten Zugriff auf Daten und Berechnungen zu verhindern, wรคhrend die Inferenz ausgefรผhrt wird.
๐งฎ ๐ก๐๐๐๐ช๐๐๐ฆ๐๐๐ฅ ๐ญ๐๐ฅ๐ข-๐๐ก๐ข๐ช๐๐๐๐๐
ZK-Technologie nรคhert sich dem Problem aus einer anderen Richtung: Statt einfach der Maschine zu vertrauen, die eine Antwort erzeugt hat, kรถnnen kryptografische Beweise einen Weg bieten, um zu verifizieren, dass eine Berechnung die erforderlichen Regeln befolgt hat, ohne die zugrunde liegende vertrauliche Information offenzulegen.
Zusammen zeigen diese Technologien auf ein wichtiges Prinzip:
๐๐๐ฆ ๐๐ ๐ก๐๐๐๐ง ๐ก๐จ๐ฅ ๐๐๐ก ๐๐จ๐ฆ๐๐๐๐๐ฆ๐จ๐ฆ๐ฃ๐จ๐ง ๐๐ฅ๐ญ๐๐จ๐๐๐ก โ ๐๐ฆ ๐ ๐จ๐ฆ๐ฆ ๐๐๐ก๐๐ก ๐ก๐๐๐๐ช๐๐๐ฆ๐๐๐ฅ๐๐ก ๐ช๐๐ ๐๐๐๐๐ก, ๐๐๐ ๐๐ง ๐๐๐ฆ ๐๐จ๐ฆ๐๐๐๐๐ฅ๐๐๐๐ก๐๐ฆ ๐ฉ๐๐ฅ๐ง๐ฅ๐๐จ๐ง ๐ช๐๐ฅ๐๐๐ก ๐๐๐ก๐ก.
Das wird zunehmend wichtiger, sobald KI-Inferenz in dezentrale Infrastrukturen verlagert wird, in denen Workloads auf verschiedene Maschinen, Betreiber und Umgebungen verteilt werden kรถnnen.
#BTTInferGrid untersucht daher eine entscheidende Ebene im KI-Stack: verteilte Inferenz besser รผberprรผfbar, sicher und rechenschaftspflichtig zu machen.
Die Zukunft dezentraler KI wird nicht nur davon abhรคngen, wie leistungsfรคhig die Modelle sind.
Sie wird auch davon abhรคngen, ob Nutzer der Berechnung hinter der Antwort vertrauen kรถnnen.
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