隨著數據供需的激增，個人留下的數字足跡越來越廣泛，使個人信息更容易遭受濫用或未經授權的訪問。我們已經見過諸如Cambridge Analytica醜聞等案例，個人數據被洩露。

對於尚未了解相關內容的讀者，可以查看本系列的第一部分，我們討論了以下內容：

• 數據的重要性
• AI對數據需求的增長
• 數據層的興起

歐洲的GDPR、加州的CCPA等全球各地的法規，使數據隱私不僅是一個倫理問題，更成為法律要求，推動企業確保數據保護。

在AI快速發展的背景下，AI在提升隱私保護和數據可驗證性的同時，也使這一領域變得更加複雜。例如，AI可以幫助檢測欺詐活動，但同時也推動了深度偽造（deepfake）的生成，使得驗證數字內容的真實性變得更加困難。

優勢

• 隱私保護型機器學習：聯邦學習允許AI模型直接在設備上訓練，而無需集中敏感數據，從而保護用戶隱私。
• AI可以用於數據匿名化或偽匿名化，使其更難追溯到個人，同時仍然可用於分析。
• AI在開發檢測和遏制深度偽造的工具方面至關重要，確保數字內容的可驗證性（同時也可用於檢測/驗證AI智能體的真實性）。
• AI可以自動確保數據處理符合法律標準，使合規性驗證過程更具可擴展性。

挑戰

• AI系統通常需要龐大的數據集才能有效運行，但數據的使用方式、存儲方式以及訪問權限往往不透明，帶來隱私問題。
• 在擁有足夠數據和先進AI的情況下，可能從表面上匿名化的數據集中重新識別個人信息，從而削弱隱私保護。
• AI能夠生成高度逼真的文本、圖像或視頻，使得區分真實內容與AI偽造內容變得更加困難，影響可驗證性。
• AI模型可能受到攻擊或操控（對抗性攻擊），從而破壞數據的可驗證性或AI系統本身的完整性（如Freysa、Jailbreak等案例）。

這些挑戰推動了AI × 區塊鏈 × 可驗證性 × 隱私領域的快速發展，利用每種技術的優勢來應對問題。我們正見證以下技術的興起：

• 零知識證明（ZKP）
• 零知識傳輸層安全協議（zkTLS）
• 可信執行環境（TEE）
• 完全同態加密（FHE）

1. 零知識證明（ZKP）

ZKP允許一方向另一方證明其掌握某個信息或某個陳述為真，而無需透露任何額外信息。AI可以利用ZKP證明數據處理或決策符合特定標準，而無需披露數據本身。

一個典型案例是@getgrass_io“”>@getgrass_io。Grass利用閒置的互聯網帶寬收集和整理公共網頁數據，以訓練AI模型。Grass 網絡允許用戶通過瀏覽器擴展或應用貢獻閒置的互聯網帶寬，該帶寬用於抓取公共網頁數據，並將其處理成適用於AI訓練的結構化數據集。該網絡由用戶運行的節點執行網頁抓取任務。

Grass 網絡強調用戶隱私，僅抓取公共數據，而非個人信息。它利用ZKP驗證並保障數據的完整性和來源，防止數據被篡改，同時確保透明性。這一過程由Solana區塊鏈上的主權數據彙總（rollup）管理，涵蓋從數據收集到處理的所有交易。

另一個案例是@zkme_“”>@zkme_

zkMe的zkKYC解決方案針對隱私保護的KYC流程提供支持。通過ZKP，zkKYC能夠在不暴露敏感個人信息的情況下驗證用戶身份，從而在確保合規性的同時保護用戶隱私。

2.zkTLS

TLS = 標準安全協議，提供應用程序之間的隱私和數據完整性保護（通常與HTTPS中的“s”相關）。

zk + TLS = 增強數據傳輸的隱私性和安全性。

一個典型案例是@OpacityNetwork“”>@OpacityNetwork。Opacity利用zkTLS提供安全且私密的數據存儲解決方案。通過集成zkTLS，Opacity確保用戶與存儲服務器之間的數據傳輸保持機密且不可篡改，從而解決傳統雲存儲服務中固有的隱私問題。

應用案例——工資預支（Earned Wage Access）

Earnifi是一款在應用商店金融類排行榜上名列前茅的應用，它利用@OpacityNetwork“”>@OpacityNetwork的zkTLS技術。

隱私：用戶可以向貸款機構或其他服務證明其收入或就業狀況，而無需披露敏感的銀行明細或個人信息，如銀行對賬單。

安全：zkTLS的使用確保這些交易安全、可驗證且私密，無需用戶將完整的財務數據交給第三方。

高效：該系統減少了傳統工資預支平臺所需的大量驗證流程或數據共享，從而降低成本和複雜性。

3. 可信執行環境（TEE）

TEE提供硬件級別的隔離，將普通執行環境與安全執行環境分開。

它可能是AI智能體最知名的安全實現方式之一，確保智能體完全自主運作。

知名案例

• @123skely“”>@123skely 的 @aipool_tee“”>@aipool_tee 實驗：一個TEE預售實驗，社區向智能體發送資金，智能體根據預設規則自主發行代幣。
• @marvin_tong“”>@marvin_tong 的 @PhalaNetwork“”>@PhalaNetwork：提供MEV保護，並與@ai16zdao“”>@ai16zdao的ElizaOS集成，同時支持Agent Kira作為可驗證的自主AI智能體。
• @fleek“”>@fleek 的一鍵TEE部署：專注於簡化開發流程，提高可用性和可訪問性。

4. 全同態加密（FHE）

一種加密形式，允許直接在加密數據上執行計算，而無需先解密。

一個很好的案例是 @mindnetwork_xyz“”>@mindnetwork_xyz 及其專有的 FHE 技術/用例。

用例 — FHE 再質押層 & 無風險投票

FHE 再質押層

通過 FHE，再質押資產始終保持加密狀態，這意味著私鑰不會被暴露，從而大幅降低安全風險。這確保了在驗證交易時的隱私性。

無風險投票（MindV）

治理投票在加密數據上進行，確保投票過程保持私密和安全，降低脅迫或賄賂的風險。用戶通過持有再質押資產獲取投票權（$vFHE），從而使治理與直接資產持有脫鉤。

FHE + TEE

通過結合 TEE 和 FHE，它們為 AI 計算創建了強大的安全層：

• TEE 保護計算環境內的操作免受外部威脅。
• FHE 確保整個過程中所有操作均在加密數據上進行。

對於處理 1 億至 10 億美元以上交易的機構而言，隱私和安全至關重要，以防止搶跑、黑客攻擊或交易策略洩露。

對於 AI 智能體，這種雙重加密增強了隱私和安全性，適用於以下場景：

• 敏感訓練數據隱私保護
• 內部模型權重保護（防止逆向工程/IP 盜竊）
• 用戶數據保護

FHE 目前的主要挑戰仍然是高計算開銷，由於計算強度大，導致能耗增加和延遲較高。正在進行的研究探索優化方案，如硬件加速、混合加密技術和算法改進，以減少計算負擔並提高效率。因此，FHE 最適用於低計算量、高延遲的應用場景。

第 2 部分總結

FHE = 在加密數據上執行操作而無需解密（最強隱私性，但成本最高）

TEE = 硬件級，隔離環境中的安全執行（在安全性與性能之間取得平衡）

ZKP = 在不透露底層數據的情況下證明陳述或認證身份（適用於事實/憑證驗證）

這是一個廣泛的話題，因此討論並未結束。一個關鍵問題仍然存在：在深度偽造技術日益成熟的時代，我們如何確保 AI 驅動的可驗證機制真正值得信賴？在第 3 部分中，我們將更深入地探討：

• 可驗證性層
• AI 在數據完整性驗證中的角色
• 隱私與安全的未來發展

敬請期待！

TEE & ZKP 相關優質資源（如下）

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