Dalam perkembangan pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML), kami menghadapi banyak tantangan. Para perintis telah mengalami masalah seperti Daya Komputasi yang tidak memadai dan perlindungan privasi. Baru-baru ini, tim Lagrange mengklaim bahwa melalui teknologi DeepProve mereka, tidak hanya telah menyelesaikan masalah ini, tetapi juga secara signifikan meningkatkan kecepatan pemrosesan. Namun, kita tidak bisa tidak bertanya: apakah fondasi dari jalan yang cepat dibangun ini cukup kokoh?

Dalam bidang diagnosis medis, akurasi bukti sangat penting; dalam pengendalian risiko keuangan, keaslian data tidak dapat dikompromikan. Jika kita benar-benar ingin melaju kencang di jalur zkML ini, kita harus memastikan keandalannya. Karena begitu terjadi kesalahan besar, kerugian yang ditimbulkan mungkin tidak dapat ditanggung.

Meskipun teknologi zkML memiliki prospek yang luas, kita tetap perlu berhati-hati. Kita tidak hanya harus memperhatikan perkembangan teknologi yang cepat, tetapi juga memastikan stabilitas dan keandalannya dalam aplikasi praktis. Hanya dengan cara ini, zkML dapat benar-benar mewujudkan potensi revolusionernya di berbagai bidang, membawa solusi cerdas yang aman dan efisien.