Yapay Zeka Ajanlarının Kimliğe İhtiyacı Var ve Sıfır Bilgi İspatları Çözümdür

Yapay zeka ve güven için ilginç zamanlar bunlar. Artan sayıda yatırım firması, araştırma notlarını ve şirket dosyalarını incelemek için yapay zeka ajanlarını kullanıyor. İnsanlardan, bot olmadıklarını kanıtlamak için yüz taramaları, ses örnekleri ve davranış kalıpları gibi giderek daha müdahaleci biyometrik veriler vermeleri isteniyor. Bu veriler bir kez ortama yayıldığında, yapay zeka destekli botlar tarafından gerçek kişileri ikna edici şekilde taklit etmek için kullanılabiliyor ve onları engellemek için tasarlanmış sistemleri alt ediyor. Bu da bizi garip bir yeni silahlanma yarışına sokuyor – doğrulama ne kadar müdahaleci olursa, sızıntı yaşandığında risk o kadar büyük oluyor. Peki, gerçekten kimle (veya neyle) muhatap olduğumuzu nasıl doğruluyoruz?

İnsanlardan şeffaflık talep ederken makinelerin opaklığını kabul etmek akıl dışıdır. Hem botların hem de çevrimiçi insanların kimliklerini doğrulamalarının daha iyi yollarına ihtiyaçları vardır. Bu sorunu sadece daha fazla biyometrik veri toplayarak veya siber suçlular için devasa tuzaklar oluşturan merkezi kayıt yerleri kurarak çözemeyiz. Sıfır bilgi ispatları, hem insanların hem de yapay zekânın kimlik bilgilerini suiistimale maruz kalmadan kanıtlayabilecekleri bir yol sunmaktadır.

İlerlemeyi Engelleyen Güven Açığı

Doğrulanabilir yapay zeka kimliğinin olmaması, hemen piyasa riskleri yaratmaktadır. Yapay zeka ajanları insanları taklit edebildiğinde, piyasaları manipüle edebildiğinde veya yetkisiz işlemler gerçekleştirebildiğinde, işletmeler otonom sistemleri ölçeklendirmekte haklı olarak tereddüt ederler. Olduğu gibi, performansı artırmak amacıyla daha küçük bir veri seti üzerinde “ince ayar” yapılmış büyük dil modelleri (LLM'ler) 22 kat daha olası temel modellere kıyasla zararlı çıktılar üretme olasılığı daha yüksektir ve sistemin güvenlik ve etik koruma önlemlerini aşma başarı oranları — “jailbreaking” olarak bilinen bu süreç — üretime hazır sistemlere göre üç kat artmaktadır. Güvenilir kimlik doğrulama olmadan, her yapay zeka etkileşimi potansiyel bir güvenlik ihlaline bir adım daha yaklaşmaktadır.

Sorun, kötü niyetli aktörlerin yasa dışı ajanlar konuşlandırmasını engellemek kadar bariz değildir, çünkü karşımızda tek bir yapay zeka arayüzü yoktur. Gelecekte, giderek daha yetenekli otonom yapay zeka ajanları göreceğiz. Böyle bir ajan denizinde, neyle karşı karşıya olduğumuzu nasıl bilebiliriz? Meşru yapay zeka sistemlerinin bile ortaya çıkan ajanlar arası ekonomiye katılabilmek için doğrulanabilir kimlik bilgilerine ihtiyacı vardır. Bir yapay zeka ticaret botu, başka bir botla işlem gerçekleştirdiğinde, her iki tarafın da karşı tarafın kimliği, yetkilendirmesi ve hesap verebilirlik yapısı hakkında güvenceye ihtiyacı vardır.

Bu denklemin insan tarafı da aynı derecede sorunlu. Geleneksel kimlik doğrulama sistemleri, kullanıcıları büyük veri ihlalleri, otoriter gözetim için çok kolay imkan tanır ve kişisel bilgileri üreten bireylere tazminat ödemeden büyük şirketlere milyarlarca gelir sağlar. İnsanlar daha fazla kişisel veri paylaşmaya haklı olarak isteksiz yaklaşırken, düzenleyici gereklilikler giderek daha müdahaleci doğrulama prosedürleri talep etmektedir.

Sıfır Bilgi: Gizlilik ile Hesap Verebilirlik Arasındaki Köprü

Sıfır bilgi ispatları (ZKP'ler), bu görünüşte çözülemez probleme bir çözüm sunar. Hassas bilgileri açığa çıkarmak yerine, ZKP'ler varlıklara, ister insan ister yapay olsun, temel verileri ifşa etmeden belirli iddiaları kanıtlama imkanı tanır. Bir kullanıcı, doğum tarihini açıklamadan 21 yaşından büyük olduğunu ispatlayabilir. Bir yapay zeka ajanı, tescilli algoritmaları açığa çıkarmadan etik veri kümeleri üzerinde eğitildiğini kanıtlayabilir. Bir finansal kurum, müşterinin düzenleyici gereksinimleri karşıladığını kişisel bilgileri depolamadan ve olası ihlallere karşı doğrulayabilir.

Yapay zeka ajanları için, yalnızca teknik mimariyi değil davranışsal örüntüleri, yasal sorumluluğu ve sosyal itibarı da doğrulamamız gerektiğinden, gerekli derin güven seviyelerini mümkün kılmak için Zero-Knowledge Proofs (ZKP) kullanılabilir. ZKP ile, bu iddialar zincir üzerinde doğrulanabilir bir güven grafiğinde saklanabilir.

Bunu, platformlar ve yargı alanları arasında çalışan kompozit bir kimlik katmanı olarak düşünün. Böylece, bir yapay zeka ajanı kimlik bilgilerini sunduğunda, eğitim verilerinin etik standartlara uygun olduğunu, çıktılarının denetlendiğini ve eylemlerinin hesap verebilir insan varlıklara bağlı olduğunu kanıtlayabilir; tüm bunları, özel bilgileri açığa çıkarmadan yapabilir.

ZKPs oyunun kurallarını tamamen değiştirebilir, bize hassas verileri teslim etmeden kim olduğumuzu kanıtlama imkanı sunar, ancak benimseme hâlâ yavaş seyretmektedir. ZKPs teknik bir niş olarak kalmakta, kullanıcılar için tanıdık olmayan ve düzenleyici gri alanlarla iç içe geçmiş durumdadır. Üstelik, veri toplayarak kar eden şirketlerin bu teknolojiyi benimsemesi için çok az teşviki bulunmaktadır. Ancak, bu durum daha çevik kimlik şirketlerinin ZKPs'den yararlanmasını engellememekte ve düzenleyici standartlar oluşup farkındalık arttıkça, ZKPs güvenilir yapay zeka ve dijital kimliğin yeni çağının temelini oluşturabilir – bireylere ve kuruluşlara platformlar ve sınırlar arasında güvenli ve şeffaf bir şekilde etkileşim kurma imkanı sunarak.

Piyasa Etkileri: Ajan Ekonomisinin Kilidini Açmak

Üretken Yapay Zeka katma potansiyeline sahip olabilirtrilyonlar yıllık olarak küresel ekonomiye katkı sağlamakta, ancak bu değerin büyük bir kısmı kimlik doğrulama engelleri nedeniyle kilitli kalmaktadır. Bunun birkaç nedeni bulunmaktadır. Birincisi, kurumsal yatırımcıların AI destekli stratejilere sermaye yatırmadan önce güçlü KYC/AML uyumluluğuna ihtiyaç duymasıdır. Diğeri, işletmelerin otonom sistemlerin kritik altyapıya erişimine izin vermeden önce doğrulanabilir ajan kimliklerine ihtiyaç duymasıdır. Ve düzenleyiciler, hassas alanlarda AI uygulamalarının onaylanmasından önce hesap verebilirlik mekanizmaları talep etmektedir.

ZKP tabanlı kimlik sistemleri, merkeziyetsiz sistemleri değerli kılan gizlilik ve özerkliği koruyarak tüm bu gereksinimleri karşılamaktadır. Seçici açıklamayı mümkün kılarak, kişisel veri tuzakları oluşturmadan düzenleyici gereklilikleri yerine getirirler. Kriptografik doğrulama sağlayarak, otonom ajanlar arasında güvensiz etkileşimlerin gerçekleşmesine olanak tanırlar. Kullanıcı kontrolünü sürdürerek ise GDPR ve Kaliforniya'nın gizlilik yasaları gibi gelişmekte olan veri koruma düzenlemeleriyle uyumlu hale gelirler.

Bu teknoloji, büyüyen deepfake krizinin çözümüne de katkı sağlayabilir. Her içerik parçası, kimliklerini ifşa etmeden doğrulanmış bir yaratıcıya kriptografik olarak bağlanabildiğinde, dezenformasyonla mücadele edebilir ve gizliliği koruyabiliriz. Bu, yapay zeka tarafından üretilen içeriğin insan yapımı materyallerle ayırt edilemez hale gelmesiyle özellikle kritik bir önem taşımaktadır.

ZK Yolu

Bazıları her kimlik sisteminin otoriterliğe doğru bir adım olduğunu savunabilir – ancak hiçbir toplum vatandaşlarını tanımlamanın bir yolu olmadan işleyemez. Kimlik doğrulama zaten büyük ölçekte gerçekleşiyor, ancak yetersiz bir şekilde. Her KYC için belge yüklediğimizde, yüz tanımaya tabi tutulduğumuzda veya yaş doğrulaması için kişisel veri paylaştığımızda, müdahaleci, güvensiz ve verimsiz kimlik sistemlerine katılmış oluyoruz.

Sıfır bilgi ispatları, bireysel gizliliğe saygı gösterirken karmaşık ekonomik etkileşimler için gerekli olan güveni sağlayan bir ilerleme yolu sunmaktadır. Bu teknoloji, kullanıcıların verilerini kontrol ettiği, doğrulamanın gözetim gerektirmediği ve hem insanlar hem de yapay zeka ajanlarının özerkliklerinden ödün vermeden güvenli bir şekilde etkileşime girebildiği sistemler inşa etmemize olanak tanır.