Разработчики Ethereum предлагают API с нулевым расчётом для конфиденциальности ИИ

Группа разработчиков Ethereum представила концепцию нового стандарта — ZK-API (Zero-Knowledge Application Programming Interface), который позволит интегрировать искусственный интеллект в децентрализованные приложения без раскрытия конфиденциальных данных. Эта инициатива направлена на решение фундаментального противоречия современного Web3: как использовать мощь ИИ, не жертвуя приватностью пользователей и интеллектуальной собственностью разработчиков моделей.

💡 Суть ZK-API: вы можете доказать, что ИИ-модель произвела определённый вывод на основе ваших данных, не раскрывая ни сами данные, ни архитектуру модели.

🧠 Проблема: ИИ требует данных, но данные — это риск

Сегодня большинство ИИ-сервисов работают по централизованной модели: вы отправляете запрос (например, медицинские записи или финансовую историю), сервер обрабатывает его и возвращает результат. Но при этом:

  • Ваши данные хранятся у третьей стороны
  • Вы не знаете, как была обучена модель
  • Нет способа проверить, не был ли вывод подделан

Это неприемлемо для регулируемых отраслей — здравоохранения, юриспруденции, финансов — где конфиденциальность и верифицируемость критичны.

«Будущее принадлежит не тем, кто собирает данные, а тем, кто может доказать, что использовал их правильно — без их раскрытия», — Виталик Бутерин, сооснователь Ethereum.

🔐 Как работает ZK-API?

Стандарт предполагает использование zk-SNARKs (доказательств с нулевым разглашением) для генерации криптографического свидетельства того, что:

  1. Определённая ИИ-модель (например, нейросеть с фиксированными весами) была запущена
  2. На определённых входных данных (например, зашифрованных показаниях пациента)
  3. И произвела конкретный вывод (например, диагноз)

Это свидетельство можно проверить на Ethereum, не имея доступа ни к данным, ни к модели. Таким образом, создаётся верифицируемый, но приватный ИИ.

🧪 Практические применения

  • Здравоохранение: больница может использовать ИИ для анализа МРТ, не передавая изображения внешним серверам
  • Финансы: кредитный скоринг без раскрытия личной финансовой истории
  • Юриспруденция: анализ контрактов с сохранением конфиденциальности условий
  • DeFi: оценка рисков залога без раскрытия портфеля пользователя

🛠️ Технические вызовы

Несмотря на потенциал, внедрение ZK-API сталкивается с трудностями:

  • Вычислительная сложность: генерация zk-доказательств для нейросетей требует значительных ресурсов
  • Ограниченная поддержка операций: не все математические функции легко преобразуются в zk-формат
  • Отсутствие стандартизации: пока нет единого формата для описания моделей и входов

Однако проекты вроде Modulus Labs, Groth16 и EZKL уже демонстрируют рабочие прототипы zkML (zero-knowledge Machine Learning).

📉 Контекст: гонка за приватный ИИ

Ethereum не одинока в этом стремлении:

  • Aztec тестирует приватные смарт-контракты с ИИ-логикой
  • Worldcoin использует zk-доказательства для подтверждения уникальности человека без раскрытия биометрии
  • Microsoft и Google исследуют enterprise-решения на базе zkML

Но именно Ethereum, благодаря своей зрелой экосистеме и фокусу на децентрализацию, может стать платформой для массового внедрения.

🔮 Будущее: от API к экономике верифицируемого интеллекта

ZK-API — это не просто технический стандарт. Это основа для новой экономической модели, где:

  • Разработчики продают «доказательства» вместо API-вызовов
  • Пользователи платят за конфиденциальность
  • Регуляторы получают аудит без вторжения

Как сказал один из авторов идеи: «Мы не строим мост между ИИ и блокчейном. Мы строим замок, где они могут жить вместе — в безопасности и уважении».

✨ Заключение: приватность — не опция, а условие выживания

Без приватности ИИ никогда не станет частью критически важных систем. ZK-API предлагает путь, где доверие заменяется математикой, а контроль — над пользователем, а не над его данными. И если эта технология получит распространение, то следующее поколение ИИ будет не только умным — но и честным.

13.02.2026, 01:09