Vitalik Buterin e líder de IA da Ethereum propõem modelo que protege privacidade em chamadas de API de IA

O cofundador da Ethereum, Vitalik Buterin, e o chefe de Inteligência Artificial da Fundação Ethereum, Davide Crapis, apresentaram nesta quarta-feira (26) um mecanismo que utiliza provas de conhecimento zero (ZK) para manter privadas as interações de usuários com modelos de linguagem, sem comprometer a segurança nem o pagamento pelos serviços.

Como funciona a proposta

Segundo os autores, toda vez que um usuário envia uma mensagem a um aplicativo — como um chatbot — ocorre uma chamada de API. O novo sistema sugere que o usuário deposite fundos uma única vez em um contrato inteligente e, a partir daí, realize milhares de chamadas de forma anônima, rápida e com custo reduzido.

Para garantir o recebimento e evitar spam, o provedor recebe provas criptográficas que confirmam o pagamento de cada solicitação, mas não consegue relacionar os pedidos entre si nem ao depositante. A verificação é feita por meio de rate-limit nullifiers, que controlam o volume de requisições dentro do saldo depositado.

Exemplo prático

No cenário descrito, um usuário deposita 100 USDC em um contrato inteligente e realiza 500 consultas a um modelo de linguagem hospedado. O servidor obtém 500 solicitações pagas e válidas, sem ter como vincular essas requisições umas às outras ou ao titular do depósito. Os comandos enviados também permanecem ocultos.

Mecanismo de punição

Para coibir fraudes — como tentativas de gasto duplo, geração de conteúdo ilegal ou quebra de políticas de uso —, o modelo prevê um sistema duplo de staking:

Imagem: cointelegraph.com

• Gasto duplo: se detectado, qualquer participante pode reivindicar o saldo do infrator.
• Violação de termos: o depósito do usuário é enviado a um endereço de queima (burn address), ficando registrado em blockchain.

A comunidade pode auditar a frequência com que o servidor queima depósitos e verificar as evidências publicadas para cada penalidade, assegurando transparência sem expor identidades.

Buterin e Crapis afirmam que a solução busca equilibrar privacidade, eficiência e segurança em um momento de expansão do uso de chatbots e aumento dos riscos de vazamento de dados sensíveis.