Новость Gate News, 24 апреля — Succinct Labs, поддерживаемая венчурной компанией Paradigm, в четверг запустила ZCAM — приложение для iPhone, которое использует криптографию для проверки подлинности фотографий и видео. Приложение подписывает фотографии и видео в момент съемки, создавая неизменяемую запись, которая связывает контент с устройством, которое его зафиксировало, позволяя пользователям независимо проверить, поступили ли медиа с реального устройства и не были ли цифровым образом изменены или сгенерированы.
ZCAM использует аппаратное обеспечение устройства для генерации уникальных криптографических сигнатур. Когда пользователь делает фото или видео на своем iPhone, приложение создает криптографический хэш из захваченных пикселей, как отмечает Succinct. Компания указала, что коммерческие детекторы ИИ могут «легко» дать сбой, поэтому подход к доказательству подлинности на уровне устройства с помощью криптографии является более надежным решением, чем полагаться на методы обнаружения.
Запуск происходит на фоне растущих опасений по поводу контента, сгенерированного ИИ. Центр Deloitte по финансовым услугам прогнозировал, что генеративный ИИ может привести к потерям от мошенничества в Соединенных Штатах в размере $40 миллиарда к 2027 году, по сравнению с $12.3 миллиарда в 2023 году. Другие проекты, такие как World — поддерживаемый генеральным директором OpenAI Сэмом Альтманом — также используют технологию блокчейна для противодействия рискам ИИ, присваивая идентификаторы пользователям, которые доказывают, что они являются людьми.
Succinct Labs привлекла $55 миллиона в рамках раунда финансирования, организованного Paradigm, в 2024 году, при участии основателей Polygon и EigenLayer. Ее SP1 zero-knowledge виртуальная машина (zkVM) в настоящее время защищает более $4 миллиарда в цифровых активах. Succinct запустила мейннет для своей Succinct Prover Network в августе 2025 года, одновременно активировав собственный токен PROVE, предлагая децентрализованный маркетплейс на Ethereum, где приложения могут отправлять запросы на zero-knowledge proof.