تواجه الذكاء الاصطناعي حاليًا مشكلة الثقة
إن عدم وضوح بناء النموذج وغموض مصادر البيانات يجعل المستخدمين يشعرون بالقلق إزاء موثوقية الذكاء الاصطناعي.
كيف تعيد OpenLedger تشكيل نظام الذكاء الاصطناعي؟
OpenLedger تحل مشكلة "الصندوق الأسود" للذكاء الاصطناعي من خلال نسبة البيانات، وإثباتات المعرفة الصفرية (zk-proofs) والمنطق الشفاف، مما يضمن ثقة المستخدمين في موثوقية مخرجاتها.
حاليًا، تجاوزت القيمة السوقية الإجمالية للمشاريع المبنية على OpenLedger 10.7 مليار دولار، تغطي مجالات متعددة من DeFi إلى الذكاء البيئي للبيانات.
حالات الابتكار المحددة :
🐙DeepProve لاغرانج:
في DeFi، غالبًا ما تؤدي الوكلاء الذ

اكتشفت أن مشروع @tenprotocol قوي جدًا
إدخال التنفيذ المشفر إلى الشبكات اللامركزية من خلال دمج بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs)
تم إنشاء بيئة معالجة آمنة داخل المعالج الحديث مفصولة عن بيئة التنفيذ العادية لتشغيل أنظمة التشغيل العادية والتطبيقات القياسية. تضمن هذه العزلة أن تتم العمليات الحساسة ضمن مساحة محمية من مناطق الذاكرة المعزولة فعليًا، مما يمنع تسرب البيانات.
يمكن لتقنيات البيئة الموثوقة (TEEs) تحقيق التوازن بين الخصوصية والشفافية، تمامًا كما تستخدم شركة أبل تقنيات البيئة الموثوقة لتنفيذ ميزة التعرف على الوجه (Face ID)، وتستخدمها البنوك لإجراء المعاملات الآمنة.
يمكن القول إن Tenprotocol تست