zkML: AI の信頼性の向上とオンチェーン自律性の可能性

＃＃＃ "導入"

ここ数カ月、従来のインターネット業界とブロックチェーン分野の両方が人工知能の影響をある程度受けています。世界中のインターネット大手が次々と競争に参加する中、ブロックチェーンの実務家は、この人工知能競争が私たちに何をもたらすのかを考え始めている。 AI アプリケーションやインフラストラクチャの構築に関係のないデータ、モデル、アルゴリズム、コンピューティング能力などがますます利用可能になったとき、私たちは何を考える必要があるでしょうか?これがすべてブラックボックス内で起こった場合、私たちはまだ彼らを信頼できますか?このエピソードでは、SevenX Ventures の Hill を招待し、機械学習とゼロ知識証明を組み合わせる方法について話し合いました。ブロックチェーンと ZKP が人工知能の信頼の問題のバランスを取る方法。

ヒルは SevenX Ventures のリサーチリーダーを務めています。 SevenX に入社する前は、メカニズム設計やトークンノミクス設計の研究など、他のプロジェクトやブロックチェーンで多くの役職に就いた初期の経験があり、プロダクト マネージャーや投資家向け広報活動にも携わっていました。

「信頼の問題が AI 分野と ZK とブロックチェーンの補完にどのような影響を与えるか」

ここでの信頼の問題は主に 2 つの点から生じています。1 つは AI によって生成される最終結果の不確実性、もう 1 つは AI が結果を生成する方法は本質的に不透明なブラックボックスです。

まず第一に、機械学習の出力がそれほど複製可能ではない場合、それを重要なエラーのない生産プロセスに適用することは困難です。例えば、現在の大規模な言語モデルでは、同じ命令を与えてもその出力は毎回偏ってしまうため、通常はヒューリスティックツールとして使用し、目の前の最も重要な作業を与えません。さらに、AI が結果を生み出すプロセスは、機密情報やデータを AI に送信することをあえてしないユーザーにとってはあまり信頼できません。

これはブロックチェーンと ZK にとってもチャンスです。ブロックチェーンや ZK テクノロジーを使用して AI の信頼性を高めることができれば、現時点では C エンド ユーザーがさらされる AI の境界を本質的に拡大することができます。 C エンド ユーザーが少額の金額で AI を試せるだけでなく、AI が十分に信頼できるようになったら、C エンド ユーザーがより高い価値を投資できるようにすることもできます。

「よりスマートなスマートコントラクト」

スマート コントラクトに関して、Vitalik 氏は以前興味深い指摘をしていました。彼は、「その名前は実際には間違っています。スマート コントラクトはスマートではありません。より正確に言うと、それらは厳しいスクリプトです。」と述べました。つまり、スクリプトのデプロイ後、ノードの 1 つがオフラインになっても、スクリプトの実行の継続を妨げることはできません。しかし、本質的には、以前に書かれた方法で実行される単なるスクリプトです。

そして、スマートコントラクトに機械学習の機能があれば、真のオンチェーン自律性を実現できます。従来の AI の場合、主権を実現する機会はありませんでした。なぜなら、ほとんどの AI やモデルは大企業の手に渡っており、必要に応じていつでもそれをオフにしたり変更したりできるからです。ブロックチェーンは、オンチェーンの自律性を開発するためのそのような環境を自然に提供できます。

「ZKMLの原動力」

実際、ZK分野もML分野も今急速に発展しており、日を追うごとに新しいものが市場に出てきています。私自身、2 つの方向性を観察してきました。1 つは証明であり、もう 1 つはチェーン上のコンピューティング インフラストラクチャです。 Groth16 と halo2 は現在、主に EVM または他の VM での計算、つまりステート マシン計算のゼロ知識証明の生成に、より頻繁に使用されています。しかし、機械学習推論の計算プロセスの証明を生成するためにそれを使用しようとする人もいます。

もう一つの方向性はコンピューティング環境です。この観点から見ると、ML や AI のコンピューティング環境だけでなく、最近誰もが注目している zkEVM や zkWASM など、ZK 証明システムを備えたこれらのさまざまなコンピューティング環境でも、将来的には機械学習を実行する機会が得られるでしょう。 AIのモデル。機械学習モデルをコンピューティング環境に導入する限り、計算に基づいて ZK プルーフが生成され、このプロセスが正しいことを保証できます。

さらに興味深い zkML アプリケーションを発見してください!

業界で最もエキサイティングなことは、市場に大きな隠れたニーズがあり、私たちがこれらのギャップを利用して洗練されたソリューションを提供できるときです。ただし、大量導入はブロックチェーンが今も目指している長期的な目標であり、zk は従来のインターネットの一般ユーザーがほとんど触れることのない最先端のテクノロジーでもあります。ユーザーは、これらのあいまいな基盤となるプロトコルやインフラストラクチャについてはあまり気にせず、製品が使いやすいかどうか、また製品にどのような価値があるかに関心があるかもしれません。これらを抽象化し、ユーザーのニーズを探り、より興味深いアプリケーションを作成するにはどうすればよいでしょうか?

対談の最後は、誰もが最も関心を持っている「ユーザーはどのようなアプリケーションを必要としているのか」という話題に戻りました。 Hill 氏は、自分の最も有望な方向性は DeFi セキュリティであると述べ、zkML を使用してどのような製品を作成できるかを皆に示すために非常に鮮やかな例を示しました。ぜひ最後まで聞いてください！近いうちに友達を誘って一緒に作ってみようかな〜

＃＃ 関連リンク

ヒルの著書：

AI/ML の力のバランスを取る: ZK とブロックチェーンの役割：

zkML: ゼロ知識暗号化によるスマート コントラクトのインテリジェンスの進化：

ゼロ知識機械学習 (ZKML): 宇宙を探索するプロジェクト：

抑制と均衡: 機械学習とゼロ知識証明：