Ces derniers mois, tant l’industrie traditionnelle de l’Internet que le domaine de la blockchain ont été touchés dans une certaine mesure par l’intelligence artificielle. Alors que les géants de l’Internet du monde entier rejoignent la compétition les uns après les autres, les praticiens de la blockchain commencent à réfléchir à ce que cette compétition d’intelligence artificielle nous apportera. Alors que les données, les modèles, les algorithmes, la puissance de calcul, etc. qui ne sont pas liés à la création d’applications et d’infrastructures d’IA deviennent de plus en plus disponibles, à quoi devons-nous penser ? Si tout cela se passe dans une boîte noire, peut-on encore leur faire confiance ? Dans cet épisode, nous avons invité Hill de SevenX Ventures pour discuter de la manière de combiner l'apprentissage automatique et les preuves de connaissance nulle ? Comment la blockchain et le ZKP équilibrent les problèmes de confiance dans l'intelligence artificielle.
Hill est responsable de la recherche chez SevenX Ventures. Avant de rejoindre SevenX, il a acquis une première expérience dans de nombreux postes dans d'autres projets et blockchains, tels que la recherche sur la conception de mécanismes et la conception de tokenomics, et a également travaillé en tant que chef de produit et relations avec les investisseurs.
"Comment les problèmes de confiance affectent le domaine de l'IA et le complément de ZK et de la blockchain"
Le problème de confiance ici vient principalement de deux points : l’incertitude des résultats finaux produits par l’IA, et la manière dont l’IA produit les résultats est essentiellement une boîte noire opaque.
Tout d’abord, lorsque le résultat d’un Machine Learning n’est pas aussi reproductible, il est difficile de l’appliquer au processus de production critique et sans erreur. Par exemple, le grand modèle de langage actuel, même si nous donnons les mêmes instructions, sa sortie sera biaisée à chaque fois, nous l'utilisons donc généralement comme un outil heuristique et ne lui confions pas le travail le plus important à accomplir. De plus, le processus par lequel l’IA produit des résultats n’est pas aussi fiable pour les utilisateurs, qui n’osent pas soumettre des informations et des données sensibles à l’IA.
C'est également une opportunité pour la blockchain et le ZK. Si nous utilisons la technologie blockchain ou ZK pour rendre l'IA plus fiable, nous pouvons alors essentiellement élargir les limites de l'IA à laquelle les utilisateurs finaux C sont exposés. Non seulement nous pouvons permettre aux utilisateurs finaux C d’essayer l’IA pour une petite somme d’argent, mais lorsque l’IA devient suffisamment fiable, nous pouvons également permettre aux utilisateurs finaux C d’investir une valeur plus élevée.
"Contrats intelligents plus intelligents"
Concernant les contrats intelligents, Vitalik a déjà fait valoir un point intéressant : il a déclaré que le nom était en fait faux. Les contrats intelligents ne sont pas intelligents. Pour être plus précis, ils constituent un script difficile. En d’autres termes, une fois le script déployé, même si l’un des nœuds se déconnecte, cela ne peut pas empêcher le script de continuer à s’exécuter. Mais essentiellement, il s’agit simplement d’un script qui fonctionne de la même manière qu’il a été écrit auparavant.
Ensuite, si les contrats intelligents ont la capacité de Machine Learning, nous pouvons atteindre une véritable autonomie en chaîne. Pour l’IA traditionnelle, ils n’ont jamais eu la possibilité d’atteindre la souveraineté, car la plupart des IA ou des modèles sont entre les mains de grandes entreprises, et elles peuvent les désactiver ou les modifier à tout moment s’ils le souhaitent. La blockchain peut naturellement fournir un tel environnement pour développer l’autonomie en chaîne.
"La force motrice de ZKML"
En fait, les domaines ZK et ML se développent rapidement maintenant, et de nouvelles choses apparaissent constamment sur le marché chaque jour qui passe. J'ai moi-même observé deux directions, l'une est la preuve et l'autre est l'infrastructure informatique de la chaîne. Groth16 et halo2 sont désormais utilisés plus fréquemment, principalement pour les calculs sur EVM ou d'autres VM, c'est-à-dire pour générer des preuves de connaissance nulle pour les calculs de machines à états. Mais certaines personnes essaient également de l’utiliser pour générer des preuves du processus de calcul d’inférence d’apprentissage automatique.
Une autre direction est l'environnement informatique. De ce point de vue, non seulement l'environnement informatique pour le ML ou l'IA, qu'il s'agisse de zkEVM ou de zkWASM auquel tout le monde a prêté attention récemment, ces différents environnements informatiques dotés de systèmes à l'épreuve de ZK auront la possibilité d'exécuter du Machine Learning à l'avenir. modèle d’IA. Tant que vous insérez le modèle Machine Learning dans leur environnement informatique, ils généreront une preuve ZK basée sur le calcul, et nous pouvons garantir que ce processus est correct.
Découvrez des applications zkML plus intéressantes !
La chose la plus excitante dans une industrie, c'est lorsqu'il existe un énorme besoin caché sur le marché, et que nous sommes capables d'exploiter ces lacunes et de proposer des solutions élégantes. Cependant, l’adoption massive est l’objectif à long terme vers lequel la blockchain s’efforce toujours, et zk est également une technologie de pointe à laquelle les utilisateurs ordinaires de l’Internet traditionnel ont relativement peu accès. Les utilisateurs ne se soucient peut-être pas beaucoup de ces protocoles et infrastructures sous-jacents obscurs. Ils se soucient davantage de savoir si le produit est facile à utiliser et quelle est sa valeur. Comment devrions-nous faire abstraction de ces éléments, explorer les besoins des utilisateurs et créer des applications plus intéressantes ?
Dans la dernière partie de la conversation, nous sommes revenus sur le sujet qui préoccupe le plus tout le monde : de quels types d’applications les utilisateurs ont-ils besoin ? Hill a déclaré que sa direction la plus prometteuse est la sécurité DeFi et a donné un exemple très frappant pour montrer à tout le monde quels produits peuvent être fabriqués à l'aide de zkML. Je recommande fortement à tout le monde d'écouter la fin ! Peut-être que je pourrai bientôt inviter mes amis à le construire ensemble ~
Liens connexes
Les écrits de Hill：
Équilibrer la puissance de l'IA/ML : le rôle de ZK et de la blockchain :
zkML : faire évoluer l'intelligence des contrats intelligents grâce à la cryptographie à connaissance nulle :
Contrôles et contrepoids : apprentissage automatique et preuves sans connaissance :
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zkML : Rendre l'IA plus fiable et la possibilité d'une autonomie en chaîne
"Introduction"
Ces derniers mois, tant l’industrie traditionnelle de l’Internet que le domaine de la blockchain ont été touchés dans une certaine mesure par l’intelligence artificielle. Alors que les géants de l’Internet du monde entier rejoignent la compétition les uns après les autres, les praticiens de la blockchain commencent à réfléchir à ce que cette compétition d’intelligence artificielle nous apportera. Alors que les données, les modèles, les algorithmes, la puissance de calcul, etc. qui ne sont pas liés à la création d’applications et d’infrastructures d’IA deviennent de plus en plus disponibles, à quoi devons-nous penser ? Si tout cela se passe dans une boîte noire, peut-on encore leur faire confiance ? Dans cet épisode, nous avons invité Hill de SevenX Ventures pour discuter de la manière de combiner l'apprentissage automatique et les preuves de connaissance nulle ? Comment la blockchain et le ZKP équilibrent les problèmes de confiance dans l'intelligence artificielle.
Hill est responsable de la recherche chez SevenX Ventures. Avant de rejoindre SevenX, il a acquis une première expérience dans de nombreux postes dans d'autres projets et blockchains, tels que la recherche sur la conception de mécanismes et la conception de tokenomics, et a également travaillé en tant que chef de produit et relations avec les investisseurs.
"Comment les problèmes de confiance affectent le domaine de l'IA et le complément de ZK et de la blockchain"
Le problème de confiance ici vient principalement de deux points : l’incertitude des résultats finaux produits par l’IA, et la manière dont l’IA produit les résultats est essentiellement une boîte noire opaque.
Tout d’abord, lorsque le résultat d’un Machine Learning n’est pas aussi reproductible, il est difficile de l’appliquer au processus de production critique et sans erreur. Par exemple, le grand modèle de langage actuel, même si nous donnons les mêmes instructions, sa sortie sera biaisée à chaque fois, nous l'utilisons donc généralement comme un outil heuristique et ne lui confions pas le travail le plus important à accomplir. De plus, le processus par lequel l’IA produit des résultats n’est pas aussi fiable pour les utilisateurs, qui n’osent pas soumettre des informations et des données sensibles à l’IA.
C'est également une opportunité pour la blockchain et le ZK. Si nous utilisons la technologie blockchain ou ZK pour rendre l'IA plus fiable, nous pouvons alors essentiellement élargir les limites de l'IA à laquelle les utilisateurs finaux C sont exposés. Non seulement nous pouvons permettre aux utilisateurs finaux C d’essayer l’IA pour une petite somme d’argent, mais lorsque l’IA devient suffisamment fiable, nous pouvons également permettre aux utilisateurs finaux C d’investir une valeur plus élevée.
"Contrats intelligents plus intelligents"
Concernant les contrats intelligents, Vitalik a déjà fait valoir un point intéressant : il a déclaré que le nom était en fait faux. Les contrats intelligents ne sont pas intelligents. Pour être plus précis, ils constituent un script difficile. En d’autres termes, une fois le script déployé, même si l’un des nœuds se déconnecte, cela ne peut pas empêcher le script de continuer à s’exécuter. Mais essentiellement, il s’agit simplement d’un script qui fonctionne de la même manière qu’il a été écrit auparavant.
Ensuite, si les contrats intelligents ont la capacité de Machine Learning, nous pouvons atteindre une véritable autonomie en chaîne. Pour l’IA traditionnelle, ils n’ont jamais eu la possibilité d’atteindre la souveraineté, car la plupart des IA ou des modèles sont entre les mains de grandes entreprises, et elles peuvent les désactiver ou les modifier à tout moment s’ils le souhaitent. La blockchain peut naturellement fournir un tel environnement pour développer l’autonomie en chaîne.
"La force motrice de ZKML"
En fait, les domaines ZK et ML se développent rapidement maintenant, et de nouvelles choses apparaissent constamment sur le marché chaque jour qui passe. J'ai moi-même observé deux directions, l'une est la preuve et l'autre est l'infrastructure informatique de la chaîne. Groth16 et halo2 sont désormais utilisés plus fréquemment, principalement pour les calculs sur EVM ou d'autres VM, c'est-à-dire pour générer des preuves de connaissance nulle pour les calculs de machines à états. Mais certaines personnes essaient également de l’utiliser pour générer des preuves du processus de calcul d’inférence d’apprentissage automatique.
Une autre direction est l'environnement informatique. De ce point de vue, non seulement l'environnement informatique pour le ML ou l'IA, qu'il s'agisse de zkEVM ou de zkWASM auquel tout le monde a prêté attention récemment, ces différents environnements informatiques dotés de systèmes à l'épreuve de ZK auront la possibilité d'exécuter du Machine Learning à l'avenir. modèle d’IA. Tant que vous insérez le modèle Machine Learning dans leur environnement informatique, ils généreront une preuve ZK basée sur le calcul, et nous pouvons garantir que ce processus est correct.
Découvrez des applications zkML plus intéressantes !
La chose la plus excitante dans une industrie, c'est lorsqu'il existe un énorme besoin caché sur le marché, et que nous sommes capables d'exploiter ces lacunes et de proposer des solutions élégantes. Cependant, l’adoption massive est l’objectif à long terme vers lequel la blockchain s’efforce toujours, et zk est également une technologie de pointe à laquelle les utilisateurs ordinaires de l’Internet traditionnel ont relativement peu accès. Les utilisateurs ne se soucient peut-être pas beaucoup de ces protocoles et infrastructures sous-jacents obscurs. Ils se soucient davantage de savoir si le produit est facile à utiliser et quelle est sa valeur. Comment devrions-nous faire abstraction de ces éléments, explorer les besoins des utilisateurs et créer des applications plus intéressantes ?
Dans la dernière partie de la conversation, nous sommes revenus sur le sujet qui préoccupe le plus tout le monde : de quels types d’applications les utilisateurs ont-ils besoin ? Hill a déclaré que sa direction la plus prometteuse est la sécurité DeFi et a donné un exemple très frappant pour montrer à tout le monde quels produits peuvent être fabriqués à l'aide de zkML. Je recommande fortement à tout le monde d'écouter la fin ! Peut-être que je pourrai bientôt inviter mes amis à le construire ensemble ~
Liens connexes
Les écrits de Hill：
Équilibrer la puissance de l'IA/ML : le rôle de ZK et de la blockchain :
zkML : faire évoluer l'intelligence des contrats intelligents grâce à la cryptographie à connaissance nulle :
Apprentissage automatique à connaissance nulle (ZKML) : projets explorant l'espace :
Contrôles et contrepoids : apprentissage automatique et preuves sans connaissance :