Succinct Labs 推出了一款雄心勃勃的新應用程式，可能會有助於打擊人工智慧生成的照片和影片所帶來的日益增長的威脅。

該公司週四發表了 ZCAM，這是一款 iPhone 應用程式，它利用密碼學對照片和影片進行指紋識別，根據一份聲明指出。

Succinct 表示，這款新應用程式「在捕捉內容的瞬間為照片和影片簽名，產生防篡改記錄，將內容與捕捉它的設備連結起來。」該公司稱，人們隨後能夠「獨立驗證」媒體是否來自「真實設備」，且沒有被「數位修改或生成」。

其他專案，例如由 OpenAI 執行長 Sam Altman 支持的 World，也正在使用區塊鏈技術來試圖應對人工智慧的風險。World 為證明自己是人類的用戶分配用戶 ID，這項策略旨在區分線上的人工智慧驅動者與真實人類。

在其聲明中，Succinct 引用了德勤金融服務中心的研究，該研究預測生成式人工智慧可能導致美國的「詐欺損失」在 2027 年達到 400 億美元，高於 2023 年的 123 億美元。

根據 Succinct 的研究，商業人工智慧偵測器可能「輕易地」失效。該公司的方法轉而利用設備硬體，使智慧型手機能夠「生成獨特的加密簽名」。Succinct 表示，透過這款新應用程式，當有人使用 iPhone 拍攝照片或影片時，ZCAM 會從捕捉到的像素生成一個加密哈希值。

儘管這款應用程式聽起來很有前景，且許多人認為證明真實性比證明偽造性是更好的解決方案，但激勵人們實際使用這款應用程式可能是擴大用戶採用率的最大挑戰。

然而，該公司確實透露了企業和記者使用 ZCAM 的好處。

2024 年，Paradigm 領投了 Succinct Labs 的 5500 萬美元融資輪，Polygon 和 EigenLayer 的創辦人等也參與其中。

根據 Succinct 的說法，其 SP1 零知識虛擬機 (zkVM) 保護了超過 40 億美元的數位資產。去年八月，該公司推出了 Succinct Prover Network 的主網，同時啟動了其原生 PROVE 代幣。

Succinct Prover Network 在以太坊上提供了一個去中心化市場，使應用程式能夠提交零知識證明請求，並由獨立的證明者競爭驗證這些請求。