Chris Biele, Trưởng bộ phận Vận hành và Đối tác của OpenMatter Network, sẽ tham gia vào các buổi thảo luận quan trọng tại Belgrade Blockchain Week 2026, tập trung vào các chủ đề như hợp tác khoa học an toàn, AI tự trị (agentic AI) và sự cần thiết phải chuyển đổi từ mô hình tin cậy dựa trên giả định sang bằng chứng mật mã.
Chuyển đổi Mô hình Tin cậy sang Bằng chứng Mật mã
OpenMatter Network đang nỗ lực nâng cao nhận thức toàn cầu về sự cần thiết phải dịch chuyển hệ thống tính toán từ nền tảng tin cậy dựa trên giả định sang sử dụng bằng chứng mật mã. Gần đây, công ty đã thông báo về việc Chris Biele sẽ đóng vai trò nổi bật tại sự kiện Belgrade Blockchain Week 2026. Tại đây, ông sẽ chủ trì các phiên thảo luận chuyên sâu về phương thức hợp tác khoa học an toàn, ứng dụng của AI tự trị và tầm quan trọng ngày càng tăng của Kiến trúc Xác minh (Verification Architecture).
Sự tham gia của Biele diễn ra sau sự kiện ra mắt nền tảng OpenMatter Network trên thị trường và các hoạt động hợp tác của công ty với Hashgraph Online (HOL) và DAIAA (Decentralized AI Agent Alliance) nhằm thúc đẩy các tiêu chuẩn cho việc thực thi AI agent có khả năng xác minh bằng mật mã. Những nỗ lực này phản ánh sứ mệnh lớn hơn của OpenMatter: biến việc xác minh trở thành một yêu cầu nền tảng cho thế hệ hệ thống tính toán tiếp theo.
Renee Davis, CEO và Đồng sáng lập của OpenMatter Network, nhấn mạnh: “Việc ra mắt OpenMatter chỉ là bước khởi đầu. Điều quan trọng không kém là cam kết của chúng tôi trong việc giúp các doanh nghiệp, nhà nghiên cứu, lãnh đạo công nghệ và các tổ chức tiêu chuẩn hiểu rõ hơn tầm quan trọng của việc xác minh. Khi AI ngày càng trở nên tự chủ hơn và các tổ chức ngày càng phụ thuộc vào các hệ thống mà họ không hoàn toàn kiểm soát, chúng ta không thể chỉ tin rằng các hệ thống đó sẽ hoạt động đúng đắn. Chúng ta cần có khả năng chứng minh điều đó.”
Ứng dụng của Xác minh Mật mã trong Nghiên cứu và Hợp tác
Vào ngày 25 tháng 8, Chris Biele sẽ dẫn dắt phiên thảo luận chính của OpenMatter trong sự kiện DeSci Day của Moonstruck. Buổi thảo luận sẽ tập trung vào cách thức xác minh mật mã và các phương pháp tính toán bảo toàn quyền riêng tư có thể cho phép các nhà nghiên cứu và tổ chức hợp tác mà không làm lộ dữ liệu nhạy cảm.
Biele sẽ giới thiệu phương pháp tiếp cận của OpenMatter về tính toán ẩn danh (masked computing), tính toán đa bên (multi-party computation), bằng chứng không tiết lộ (zero-knowledge proofs) và cơ sở hạ tầng hậu lượng tử (post-quantum infrastructure). Tiếp theo đó sẽ là một buổi trình diễn trực tiếp về một tác vụ tính toán đã được xác minh bằng cách sử dụng giải pháp Datavizor của OpenMatter Network. Phiên này cũng bao gồm một cuộc thảo luận bàn tròn, xem xét một câu hỏi có ý nghĩa vượt xa nghiên cứu khoa học: Liệu bằng chứng mật mã có thể thay thế sự tin cậy khi các tổ chức cần hợp tác bằng thông tin mà họ không thể chia sẻ một cách an toàn?
“Một số thông tin có giá trị nhất trên thế giới vẫn bị cô lập vì các tổ chức có những lý do chính đáng để không tiết lộ nó,” Biele chia sẻ. “Xác minh mật mã mang đến cho chúng ta một cách để thay đổi điều đó. Nếu các tổ chức có thể hợp tác và tính toán trên thông tin được bảo vệ mà không tiết lộ dữ liệu, chúng ta có thể loại bỏ một trong những rào cản lớn nhất đối với nghiên cứu khoa học, đổi mới và hợp tác.”
Xây dựng Lớp Xác minh Hậu Lượng Tử cho AI Tự trị
Vào ngày 26 tháng 8, Biele sẽ có bài thuyết trình tại ETH Belgrade với tiêu đề “Đừng Tin, Hãy Chứng Minh: Xây dựng Lớp Xác minh Hậu Lượng Tử cho AI Tự trị”. Bài trình bày sẽ phân tích lý do tại sao các phương pháp bảo mật truyền thống trở nên kém hiệu quả hơn khi các tác nhân AI tự trị đưa ra quyết định và hành động ở tốc độ máy.
Ông sẽ lập luận rằng các chính sách ngôn ngữ tự nhiên, các rào cản bảo vệ trong quá trình vận hành (runtime guardrails) và kiểm toán sau thực tế (after-the-fact auditing) không còn đủ. Các doanh nghiệp còn cần đến xác minh mật mã để chứng minh rằng quá trình tính toán đã được thực hiện chính xác và các chính sách đã được tuân thủ. Biele sẽ thảo luận về cách thức tính toán đa bên, bằng chứng không tiết lộ và mật mã hậu lượng tử có thể cho phép các hệ thống AI hoạt động trên thông tin được bảo vệ và chứng minh sự tuân thủ mà không tiết lộ dữ liệu cơ bản.
Ông cũng sẽ khám phá các ứng dụng tiềm năng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính và cơ sở hạ tầng quan trọng. Bao gồm nghiên cứu đa bệnh viện mà không làm lộ dữ liệu bệnh nhân, phát hiện gian lận tự trị được hỗ trợ bởi bằng chứng tuân thủ dựa trên toán học và thực thi chính sách xác định cho cơ sở hạ tầng quan trọng. Hai bài thuyết trình này cùng đưa ra một thông điệp xuyên suốt: Khi các tác nhân AI trở nên tự chủ hơn và các tổ chức làm việc trên các hệ thống mà họ không hoàn toàn kiểm soát, xác minh mật mã cần trở thành một phần của kiến trúc tính toán nền tảng.
Tiêu chuẩn Hóa và Hợp tác Ngành
Biele cũng sẽ thảo luận về công việc tiêu chuẩn hóa của OpenMatter thông qua DAIAA và Hashgraph Online, bao gồm vai trò lãnh đạo của công ty trong Nhóm Công tác Tiêu chuẩn Thực thi Tác nhân Mật mã (Cryptographic Agent Execution Standards Working Group). Mục tiêu là giúp thiết lập các phương pháp tiếp cận chung để xác minh cách thức các tác nhân AI tự trị thực thi các chỉ dẫn và tuân theo các chính sách đã được thiết lập.
“Xác minh không thể chỉ là một ý tưởng của OpenMatter,” Davis nói. “Nếu chúng ta muốn có một thế giới tính toán an toàn hơn, nơi các tổ chức và hệ thống AI có thể hợp tác với sự tin cậy, việc xác minh phải trở thành điều mà ngành công nghiệp hiểu và áp dụng. Đó là lý do tại sao công việc tiêu chuẩn hóa lại quan trọng, và đó là lý do tại sao các cuộc trò chuyện như những cuộc trò chuyện diễn ra ở Belgrade lại có ý nghĩa.”
Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập www.openmatter.network.
OpenMatter Network, có trụ sở tại Florida’s Space Coast, đang xây dựng Lớp Tin cậy Xác minh (Verifiable Trust Layer) cho Hợp tác An toàn và Tác nhân AI. Dựa trên nguyên tắc “Không Tin Dữ liệu. Hãy Chứng Minh Nó.” (Don’t Trust Data. Prove It.), kiến trúc có khả năng xác minh bằng mật mã của công ty cho phép hợp tác an toàn, hành vi AI được quản lý và thực thi có thể chứng minh bằng toán học trên các môi trường không đáng tin cậy.
