Succinct Được Hậu Thuẫn Bởi Paradigm Ra Mắt Ứng Dụng iPhone ZCAM Để Chống Các Nội Dung Giả Tạo Bằng AI Bằng Mật Mã

Tin tức từ Gate, ngày 24 tháng 4 — Succinct Labs, được hậu thuẫn bởi công ty đầu tư mạo hiểm Paradigm, đã ra mắt ZCAM vào hôm thứ Năm, một ứng dụng iPhone sử dụng mật mã để xác minh tính chân thực của ảnh và video. Ứng dụng ký ảnh và video ngay tại thời điểm chụp, tạo ra một bản ghi không thể bị giả mạo có liên kết nội dung với thiết bị đã ghi lại, cho phép người dùng tự mình xác minh độc lập liệu các phương tiện đó có xuất phát từ một thiết bị thật hay không và không bị thay đổi hoặc tạo ra một cách kỹ thuật số.

ZCAM tận dụng phần cứng của thiết bị để tạo ra các chữ ký mật mã duy nhất. Khi người dùng chụp ảnh hoặc quay video trên iPhone, ứng dụng tạo một hàm băm mật mã từ các pixel được ghi lại, theo Succinct. Công ty cho biết các bộ dò AI thương mại có thể “dễ dàng” thất bại, khiến cách tiếp cận của họ là chứng minh tính xác thực bằng mật mã ở cấp độ thiết bị trở thành giải pháp đáng tin cậy hơn so với việc dựa vào các phương pháp phát hiện.

Lễ ra mắt diễn ra trong bối cảnh những lo ngại về nội dung do AI tạo ra đang gia tăng. Trung tâm Dịch vụ Tài chính của Deloitte dự đoán rằng AI tạo sinh có thể khiến các khoản lỗ do gian lận tại Hoa Kỳ đạt $40 tỷ USD vào năm 2027, tăng từ 12,3 tỷ USD vào năm 2023. Các dự án khác, như World—được hậu thuẫn bởi CEO OpenAI Sam Altman—cũng đang sử dụng công nghệ blockchain để chống rủi ro từ AI bằng cách gán mã định danh người dùng cho những người chứng minh họ là con người.

Succinct Labs đã huy động $55 triệu USD trong một vòng tài trợ do Paradigm dẫn dắt vào năm 2024, với sự tham gia từ các nhà sáng lập của Polygon và EigenLayer. Máy ảo zero-knowledge SP1 của công ty (zkVM) hiện đang bảo mật hơn $4 tỷ USD tài sản kỹ thuật số. Succinct đã ra mắt mainnet cho Mạng Trình Chứng Minh Succinct Prover của mình vào tháng 8 năm 2025 đồng thời kích hoạt token PROVE gốc, cung cấp một thị trường phi tập trung trên Ethereum nơi các ứng dụng có thể gửi yêu cầu tạo bằng chứng zero-knowledge.