AI 的學習速度太快，導致目前有一個問題產生：「AI 模型已經快把公開數據吃完了」
現在要突破性能瓶頸，需要的是私人數據，例如～
• 企業內部記錄
• 經過驗證的交易歷史
• 應用使用日誌
• 個人行為數據
但這些數據面臨三個問題：
1️⃣ 真實性驗證 - 怎麼證明數據來源可信？
2️⃣ 隱私保護 - 如何在不暴露原始數據下證明計算正確？
3️⃣ 激勵機制 - 用戶憑什麼要分享自己的數據？
看到 @brevis_zk 與 @vana 的合作引起了我的注意
▶︎▶︎ Brevis + Vana = 解決方案
Brevis 提供技術層：
• zkTLS 技術證明數據來自可信來源（銀行、交易所、應用）
• Pico zkVM 在本地計算並生成零知識證明
• 只暴露最終結果，不洩露原始數據
Vana 負責協調層：
• 管理用戶同意機制
• 建立數據集體（Data Collectives）
• 確保用戶獲得公平報酬
▶︎▶︎ 實際舉例
想像一個 AI 交易助手需要驗證用戶的交易量數據：
傳統方式：用戶必須提供完整交易歷史
新方式：
1. 用戶透過 zkTLS 驗證交易所數據
2. 本地計算特定代幣交易量
3. 生成 ZK 證明確認數據來源和計算正確性
4. 只透露最終結果：「ETH 交易量 12 萬美金」
用戶保持隱私，AI 獲得可信數據，雙贏
▶︎▶︎ 總結
終於有項目解決了「數據主權」的三角難題
✅ 隱私保護
✅ 數據驗證
✅ 用戶激勵
這類模式有機會成為未來 AI 經濟的核心
用戶擁有並控制自己的數據
開發者獲得高品質驗證數據集
AI 模型在隱私保護下持續進化
12,14 t.
59
Tällä sivulla näytettävä sisältö on kolmansien osapuolten tarjoamaa. Ellei toisin mainita, OKX ei ole lainatun artikkelin / lainattujen artikkelien kirjoittaja, eikä OKX väitä olevansa materiaalin tekijänoikeuksien haltija. Sisältö on tarkoitettu vain tiedoksi, eikä se edusta OKX:n näkemyksiä. Sitä ei ole tarkoitettu minkäänlaiseksi suositukseksi, eikä sitä tule pitää sijoitusneuvontana tai kehotuksena ostaa tai myydä digitaalisia varoja. Siltä osin kuin yhteenvetojen tai muiden tietojen tuottamiseen käytetään generatiivista tekoälyä, tällainen tekoälyn tuottama sisältö voi olla epätarkkaa tai epäjohdonmukaista. Lue aiheesta lisätietoa linkitetystä artikkelista. OKX ei ole vastuussa kolmansien osapuolten sivustojen sisällöstä. Digitaalisten varojen, kuten vakaakolikoiden ja NFT:iden, omistukseen liittyy suuri riski, ja niiden arvo voi vaihdella merkittävästi. Sinun tulee huolellisesti harkita, sopiiko digitaalisten varojen treidaus tai omistus sinulle taloudellisessa tilanteessasi.