No caminho de desenvolvimento do aprendizado de máquina com conhecimento zero (zkML), encontramos muitos desafios. Os pioneiros já enfrentaram problemas como falta de poder de computação e proteção da privacidade. Recentemente, a equipe Lagrange afirmou que, através de sua tecnologia DeepProve, não só resolveu esses problemas, como também aumentou significativamente a velocidade de processamento. No entanto, não podemos deixar de perguntar: será que a base dessa estrada rapidamente pavimentada é suficientemente sólida?

Na área do diagnóstico médico, a precisão da prova é crucial; na gestão de riscos financeiros, a veracidade dos dados não pode ser comprometida. Se realmente quisermos avançar a toda velocidade neste caminho do zkML, devemos garantir a sua fiabilidade. Porque uma vez que ocorra um erro grave, as perdas resultantes podem ser insuportáveis.

Embora a tecnologia zkML tenha um grande potencial, devemos ser cautelosos. Não devemos apenas nos concentrar no rápido desenvolvimento da tecnologia, mas também garantir sua estabilidade e confiabilidade em aplicações práticas. Só assim a zkML poderá realmente desempenhar seu potencial revolucionário em várias áreas, trazendo-nos soluções inteligentes seguras e eficientes.