La Fundación Ethereum lanza una nueva tecnología de pago anónimo para tarifas de uso de IA llamada "zkAPI"

Puntos clave de este artículo

• Diseñado por Vitalik Buterin y otros
• Proveedor y capa de pago no revelan información entre sí

Inicio de pagos anónimos con API

La Fundación Ethereum anunció el día 1 que ha puesto en funcionamiento una tecnología llamada "zkAPI" en la red principal de Ethereum (ETH), que permite pagar de forma anónima las tarifas de uso de APIs para servicios de IA (inteligencia artificial) utilizando pruebas de conocimiento cero. Según el blog oficial de la fundación, esta tecnología fue construida en colaboración con el proyecto Open Anonymity, que se dedica al desarrollo de tecnologías de privacidad.

Los usuarios deben depositar previamente ETH o USDC en un contrato inteligente destinado a este fin y, mediante una "prueba de conocimiento cero", demostrar la posesión de su saldo sin revelar el contenido de la transacción, lo que les permite completar el pago sin revelar su identidad. El servidor solo verifica la autenticidad de la prueba y emite una clave API válida por un corto período de tiempo, de modo que tanto la capa de pago como el proveedor de la API no pueden vincular el contenido de la factura con la identidad del usuario.

Este sistema se basa en un diseño coescrito por Davide Klapis, investigador, y Vitalik Buterin, cofundador de Ethereum, que fue publicado en el foro de investigación de Ethereum.

Los pagos de API anteriores tenían el problema de que el historial de uso estaba vinculado a la cuenta de pago, lo que significaba que los proveedores de servicios de IA acumulaban registros de los contenidos ingresados.

Desafíos restantes

El blog oficial explica que si se continúa utilizando desde la misma dirección IP fija, el gateway podría asociar las tendencias de las solicitudes. Se recomienda a los usuarios que buscan mayor anonimato utilizar Tor (una red de comunicación anónima) para cada sesión.

Si se repiten la misma información personal o patrones de escritura, así como el historial de conversaciones pasadas, existe el riesgo de que los proveedores de servicios de IA vinculen las sesiones entre sí. Aunque la interacción individual aumenta el anonimato, se vuelve más difícil obtener respuestas que tengan en cuenta el contexto pasado.

El equipo menciona que una de las medidas de mitigación es utilizar un modelo en un entorno de cálculo local o confidencial para redactar en lugar de la entrada manual.

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