Ethereum-Stiftung startet neue Technologie "zkAPI" zur anonymen Zahlung von KI-Nutzungsgebühren
Wichtige Punkte des Artikels
- Entwurf von Vitalik Buterin und anderen
- Anbieter und Zahlungsplattform bleiben anonym
Anonyme API-Zahlungen gestartet
Die Ethereum-Stiftung gab am 1. bekannt, dass sie die Technologie "zkAPI" eingeführt hat, mit der die Gebühren für die Nutzung von KI-Diensten und APIs anonym unter Verwendung von Zero-Knowledge-Proofs auf dem Ethereum (ETH) Mainnet bezahlt werden können. Laut dem offiziellen Blog der Stiftung wurde die Technologie in Zusammenarbeit mit dem Open Anonymity Project, das sich mit der Entwicklung von Datenschutztechnologien beschäftigt, entwickelt.
Nutzer müssen ETH oder USDC in einen Smart Contract einzahlen, um die Zahlung anonym abzuwickeln. Sie können die Richtigkeit ihrer Guthaben durch "Zero-Knowledge-Proofs" nachweisen, ohne die Details der Transaktion offenzulegen. Der Server überprüft nur die Echtheit des Nachweises und stellt einen API-Schlüssel aus, der nur für kurze Zeit gültig ist, sodass weder die Zahlungsplattform noch der API-Anbieter die Rechnungsinhalte mit der Identität des Nutzers verknüpfen können.
Dieses System basiert auf einem Entwurf, der gemeinsam von dem Forscher Davide Klapis und Vitalik Buterin, einem Mitbegründer von Ethereum, verfasst wurde und im Ethereum Research Forum veröffentlicht wurde.
Bisherige API-Zahlungen hatten das Problem, dass die Nutzungshistorie mit dem Zahlungsaccount verknüpft war, was bedeutete, dass die Eingaben bei KI-Diensten von den Anbietern gespeichert wurden.
Verbleibende Herausforderungen
Der offizielle Blog erklärte, dass es möglich ist, dass der Gateway-Anbieter die Anfragen mit einer festen IP-Adresse verknüpfen kann, wenn dieselbe IP-Adresse weiterhin verwendet wird. Nutzer, die eine höhere Anonymität wünschen, wird empfohlen, das Tor-Netzwerk (anonymes Kommunikationsnetz) zu verwenden, um für jede Sitzung eine neue Verbindung zu nutzen.
Wenn dieselben persönlichen Informationen oder Schreibgewohnheiten sowie frühere Gesprächsverläufe wiederholt angezeigt werden, besteht die Gefahr, dass die KI-Anbieter die Sitzungen miteinander verknüpfen. Während die Anonymität bei Einzelinteraktionen höher ist, wird es schwieriger, Antworten zu erhalten, die den vorherigen Kontext berücksichtigen.
Das Team erwähnte, dass eine der Lösungen darin besteht, manuelle Eingaben durch Modelle in lokalen oder vertraulichen Rechenumgebungen zu ersetzen.
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