以太坊（ETH）开发者建议：运用零知识技术达成人工智能使用匿名化

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以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 和以太坊基金会 AI 负责人提出了一种方法，可以在允许滥用者惩罚的同时，保持用户的 AIAPI 调用私密。

以太坊基金会人工智能负责人 Davide Crapis 和以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 提出了一种利用零知识证明及其他方法的方法，确保用户与大型语言模型的交互是隐私的，同时防止垃圾邮件和滥用。

每次用户向软件应用（如 AI 聊天机器人）发送消息时，都会触发 API 调用。Crapis 和 Buterin 在周三的一篇博客文章中表示 ，用户和服务提供者面临的核心挑战是隐私、安全和效率。

他们说：“我们需要一个系统，让用户一次性存入资金，并匿名、安全且高效地进行数千次 API 调用。”

他们补充道：“提供商必须保证获得付款和防止垃圾邮件的保护，而用户必须确保其请求不会与其身份或彼此关联，”他们补充道。

来源： 达维德·克拉皮斯

随着 AI 聊天机器人的使用增加，LLM 数据泄露已成为日益严重的关注点。聊天机器人通常处理高度敏感的数据，将使用情况与身份关联可能带来重大的隐私、法律和安全风险。使用日志甚至可以用于法庭程序。

Crapis 和 Buterin 为用户和服务提供者提供的解决方案

Crapis 和 Buterin 表示，服务提供商目前被迫在两条“次优路径”之间做出选择：基于身份的访问，用户被迫交出敏感信息如电子邮件或信用卡，这会带来隐私风险;另一种是按请求进行链上支付，后者速度慢、成本高且易被追踪。

这对搭档提出了一种系统，用户将资金存入智能合约 ，然后在不暴露身份或链接请求的情况下调用 API，利用零知识证明和速率限制的消除器进行支付和反垃圾邮件执法。

“用户将 100 USDC 存入智能合约，并向托管的大型语言模型（LLM）查询 500 次。“提供者收到 500 个有效付费请求，但无法将它们关联到同一存款人或彼此之间，而用户的提示也无法与用户身份关联，”Crapis 和 Buterin 说。

“该模型通过要求用户证明其累计支出——以当前工单索引表示——严格遵守初始存款和已核实的退款记录来强制偿付能力。”

作弊可能会大幅削减你的押金

为了威慑诈 骗 者、非法内容生成、越狱企图及其他服务条款违规行为，Crapis 和 Buterin 提出了双重质押系统。

如果用户被发现试图重复消费，任何人都可以领取他们的存款，包括服务器。然而，违反服务条款的用户将被发送到烧毁地址 ，切割事件会被记录在链上。

Crapis 和 Buterin 表示：“例如，用户可能会提交提示，要求模型生成制造武器的指令或帮助他们绕过安全控制——这些请求会违反许多供应商的使用政策。”

“虽然用户身份保持隐藏，社区可以审计服务器烧掉赌注的速度以及这些烧毁的发布证据。”

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