ゼロ知識機械学習（zkML）の発展の道のりでは、私たちは多くの課題に直面しています。先駆者たちはコンピューティングパワー不足やプライバシー保護などの問題を経験してきました。最近、LagrangeチームはそのDeepProve技術を通じて、これらの問題を解決しただけでなく、処理速度を大幅に向上させたと主張しています。しかし、私たちは思わず問いかけます：この快速に整備された道の基盤は十分に堅固なのでしょうか？

医療診断の分野では、証明の正確性が非常に重要です；金融リスク管理においては、データの真実性が妥協できません。このzkMLの道を全速前進するのであれば、その信頼性を確保しなければなりません。なぜなら、重大なミスが発生した場合、その損失は耐え難いものになる可能性があるからです。

zkML技術は将来性があるものの、慎重さが求められます。私たちは技術の急速な発展に注目するだけでなく、実際の応用における安定性と信頼性も確保する必要があります。そうすることで、zkMLは各分野でその革命的な潜在能力を真に発揮し、安全で効率的なスマートソリューションをもたらすことができます。