为了探索如何通过结合零知识和隐私保护的区块链来实现所有这些用例，我们应当认识到，尽管这些技术绝对先进，但它们并非万能药。我们需要开发人员、工程师和架构师以巧妙的方式来整合这些技术。也就是说，真正的万能药是拥有将这些技术结合使用并关心我们共同未来的开发人员、工程师和架构师的能力，正如 Aztec 团队所做的那样。
多年来，这些组件（即区块链、隐私和可验证性）在理论层面上已经被清晰地界定。但是，即便当它们开始被实现时，大多数实现在现实世界中的应用仍然不真正可行，且很难被整合。这是一个严重的问题，因为Web3应用程序应当能够与我们已经在使用的现有Web2应用程序竞争。
Aztec Labs已解决了这一问题，并一直在开发Noir，这是一种开源的、特定于领域的语言，使开发人员可以轻松地编写具有任意可编程逻辑、零知识证明和可组合隐私的程序。程序逻辑可以从简单的“我知道X使得X
隐私保护区块链以及在太空技术和国防领域中应用零知识技术的重要性
对于那些对上述47个用例仍持怀疑态度的人，下一节将讨论在一个非常具体的领域中使用隐私保护区块链和零知识加密技术来解决非常具体的问题的必要性。你可能想系好Dominick Torretto的安全带。
区块链和太空零知识
如今，在近地空间运行已成为日常生活的一部分：国家、行业和企业依赖于卫星和地球轨道上建立的复杂基础设施的日常运行。也就是说，多方（其中一些显然是相互敌对的）管理着许多带有敏感数据的可编程“节点”。这听起来完全就像隐私保护区块链和零知识能够处理的协调问题！
案例1：卫星协调
全球多数大国均有卫星在太空中执行特定任务。这种情形让人联想到汽车或飞机的交通流动，实则许多卫星从A点飞行至B点。我们的目标是管理这种交通，确保不发生碰撞或事故。协调问题在于，空间属于公共领域——这意味着传统的飞机交通模型无法奏效。
相反，卫星所有者必须相互协调（进而建立相互信任）来谈判空间管理。这一过程需要深度的数据透明度，并信任其他各方具备良好的意图。
我们可以利用零知识证明来确保代码的正确执行，这意味着卫星将严格依照其所有者的承诺进行操作。例如，它能够生成“路线证明”，这是空间协调的关键组成部分，因为代码中的一点小错误可能导致卫星永久性旋转或迫使其改变轨道，进而撞击其他卫星。隐私保护的区块链可作为协调层，用于部署特定用途的协议。
案例2：在敌对地区执行任务
有时，卫星需要飞越与之关系紧张的国家的领空。在这些区域上空飞行时，敌对国的代表可能对侵入卫星、干扰其运行或篡改数据产生兴趣。例如，他们可能会使用人工智能生成的图像来替代真实的图像。为了缓解这种风险，我们可以使用零知识证明来保障数据的真实性或提供元数据的证明。
案例3：行星防御
行星防御是指监控和保护地球不受小行星、彗星及其他太空物体的威胁。地球上的生命曾因小行星撞击而经历过剧烈变迁，例如，一次震撼全球的撞击事件导致了非鸟类恐龙的灭绝。行星防御整合了彗星和小行星的探测、轨迹评估、长期监测以及开发避免潜在碰撞的工具（包括使用航天器撞击目标、利用引力改变轨道和核爆炸等方法）。 行星防御项目由美国宇航局、欧洲航天局及其他多个国家的组织负责，它们处理着敏感数据的收集和秘密技术（例如卫星工程机制）。ZKP（零知识证明）和隐私保护的区块链可以作为协调层，处理不同方收集的数据，同时保证数据不会暴露给无关方。
战场、企业、每个人日常生活中LLMs的区块链和零知识
LLMs（大型语言模型）今天已显著影响经济结构，正在塑造一种全新的经济形态，并对人类的日常生活、地缘政治平衡以及企业运营产生深远的影响。
LLMs面临的一个问题是，它们无法明确告知我们它们是如何得出具体结论的。然而，这些结论已经改变了世界，影响了数百万甚至数十亿人的生活，被广泛应用于商业、国家安全和战场等领域。例如，在战场上使用LLMs来识别目标时，模型可能会告诉指挥官“这是目标”，但并不提供任何证据来证明这一判断的准确性。在这种情况下，一次误判的代价可能是一条或多条人命，甚至可能导致更大规模的损失。
零知识证明可以充当“中立仲裁者”，提供模型训练数据的证明，揭示模型使用哪些数据得出结论，这些数据如何组合在一起，以及底层算法的具体情况。此外，它还能够在不泄露任何有关数据或模型的具体信息的前提下完成这些任务。
值得注意的是，我们今天的讨论并非围绕是否应在特定用例中使用大型语言模型（LLMs）。实际上，它们已被所有大型公司、国家及其政府采用。然而，在LLMs开始普及的当下，我们仍然可以做到的是要求模型所有者对其模型负责——也就是说，实施一些正式的LLM合规性措施。
与当前的私人数据处理和收集活动相似，一些针对人工智能的监管立法也将被制定。然而，仅仅立法是不够的；标准应当对每个人都是透明和公平的，并且必须得到遵守。
在人工智能领域，一个可信赖的、具有民主价值观且中立的第三方是否能够强制执行立法合规性？这一领域至少涉及巨额资金，可能会影响未来几年的世界地缘政治格局，实际上并不存在中立的各方——每个人都有自己的利益和算计。
在LLMs中，我们没有数据的保管关系，无法证明决策是如何作出的。但与此同时，我们需要知道数据是如何组合的，并能对其进行质疑。例如，这正是无罪推定所绝对必需的。零知识证明（ZKP）作为事实来源，隐私保护区块链作为协调层，能够解决这个问题，以强制执行人工智能标准的合规性。
结论
我们才刚刚开始。航天技术、农业技术、医疗技术、生物技术、人工智能/机器学习、军事技术、社交网络、零售、机器人、大数据、物联网、媒体和娱乐、教育技术、金融科技、物流、神经技术等领域，都需要保护隐私的区块链和零知识加密技术等。
上述提到的47个用例在今天已经非常明显，但在20年后，ZKP和区块链的使用前景将更加广泛、深入和多样化。其中一些用途今天就可以预测，而另一些则几乎无法想象（除非你具有真正的远见）。
然而，有一点是绝对明确的：随着我们的世界越来越深入地融合离线和在线宇宙，全球可验证性成为一种绝对必需的属性。作为“事实来源”的ZKP和作为协调层的隐私保护区块链，构成了一个非常有前途的组合，能够使世界变得可验证。
