Trong những tháng gần đây, cả ngành Internet truyền thống và lĩnh vực blockchain đều bị ảnh hưởng bởi trí tuệ nhân tạo ở một mức độ nhất định. Khi những gã khổng lồ Internet trên khắp thế giới lần lượt tham gia cuộc thi, những người thực hành blockchain bắt đầu nghĩ về những gì cuộc thi trí tuệ nhân tạo này sẽ mang lại cho chúng ta. Khi dữ liệu, mô hình, thuật toán, sức mạnh tính toán, v.v. không liên quan đến việc xây dựng ứng dụng và cơ sở hạ tầng AI ngày càng sẵn có, chúng ta cần nghĩ đến điều gì? Nếu tất cả điều này xảy ra trong hộp đen, liệu chúng ta còn có thể tin tưởng họ không? Trong tập này, chúng tôi đã mời Hill từ SevenX Ventures thảo luận về cách kết hợp học máy và bằng chứng không có kiến thức? Cách blockchain và ZKP cân bằng các vấn đề về niềm tin trong trí tuệ nhân tạo
Hill giữ vai trò Trưởng nhóm nghiên cứu tại SevenX Ventures. Trước khi gia nhập SevenX, anh đã có kinh nghiệm ban đầu ở nhiều vị trí trong các dự án và blockchain khác, chẳng hạn như nghiên cứu về thiết kế cơ chế và thiết kế tokenomics, đồng thời từng làm việc ở vị trí quản lý sản phẩm và quan hệ nhà đầu tư.
"Vấn đề về niềm tin ảnh hưởng như thế nào đến lĩnh vực AI và sự bổ sung của ZK và blockchain"
Vấn đề về niềm tin ở đây chủ yếu xuất phát từ hai điểm: tính không chắc chắn của kết quả cuối cùng do AI tạo ra và cách AI tạo ra kết quả thực chất là một hộp đen mờ đục.
Trước hết, khi đầu ra của Machine Learning không thể nhân rộng được thì rất khó để áp dụng nó vào quy trình sản xuất quan trọng, không có lỗi. Ví dụ: mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại, ngay cả khi chúng tôi đưa ra các hướng dẫn giống nhau, đầu ra của nó sẽ luôn bị sai lệch, vì vậy chúng tôi thường sử dụng nó như một công cụ heuristic và không giao cho nó công việc quan trọng nhất. . Hơn nữa, quá trình AI tạo ra kết quả không đáng tin cậy đối với người dùng, những người không dám gửi thông tin và dữ liệu nhạy cảm cho AI.
Đây cũng là cơ hội cho blockchain và ZK. Nếu chúng ta sử dụng công nghệ blockchain hoặc ZK để làm cho AI trở nên đáng tin cậy hơn thì tại thời điểm này, về cơ bản chúng ta có thể mở rộng ranh giới của AI mà người dùng C-end tiếp xúc. Chúng tôi không chỉ có thể cho phép người dùng cấp C dùng thử AI với một số tiền nhỏ mà khi AI trở nên đủ tin cậy, chúng tôi còn có thể cho phép người dùng cấp C đầu tư giá trị cao hơn.
"Hợp đồng thông minh thông minh hơn"
Về hợp đồng thông minh, Vitalik trước đây đã có một điểm thú vị, ông ấy nói rằng cái tên này thực sự sai, hợp đồng thông minh không thông minh, nói chính xác hơn, chúng là một kịch bản khó. Nói cách khác, sau khi tập lệnh được triển khai, ngay cả khi một trong các nút ngoại tuyến, nó không thể ngăn tập lệnh tiếp tục chạy. Nhưng thực chất nó chỉ là một đoạn script chạy theo cách nó đã được viết trước đó.
Sau đó, nếu hợp đồng thông minh có khả năng Học máy, chúng ta có thể đạt được quyền tự chủ thực sự trên chuỗi. Đối với AI truyền thống, họ chưa bao giờ có cơ hội giành được chủ quyền, bởi hầu hết AI hay mô hình đều nằm trong tay các công ty lớn và họ có thể tắt hoặc thay đổi nó bất cứ lúc nào nếu muốn. Blockchain có thể cung cấp một cách tự nhiên một môi trường như vậy để phát triển quyền tự chủ trên chuỗi.
"Động lực của ZKML"
Trên thực tế, cả lĩnh vực ZK và ML hiện đang phát triển nhanh chóng và những thứ mới liên tục xuất hiện trên thị trường mỗi ngày. Bản thân tôi đã quan sát hai hướng, một là bằng chứng và hai là cơ sở hạ tầng máy tính trên chuỗi. Groth16 và halo2 hiện được sử dụng thường xuyên hơn, chủ yếu để tính toán trên EVM hoặc các máy ảo khác, nghĩa là để tạo bằng chứng không có kiến thức cho các phép tính của máy trạng thái. Nhưng một số người cũng cố gắng sử dụng nó để tạo ra bằng chứng về quá trình tính toán suy luận của máy học.
Một hướng khác là môi trường điện toán. Từ góc độ này, không chỉ môi trường điện toán cho ML hay AI, cho dù đó là zkEVM hay zkWASM mà mọi người đã chú ý gần đây, những môi trường điện toán khác nhau với hệ thống chứng minh ZK này sẽ có cơ hội chạy Machine Learning trong tương lai. mô hình AI. Chỉ cần bạn đưa mô hình Machine Learning vào môi trường điện toán của họ, họ sẽ tạo ra Bằng chứng ZK dựa trên phép tính và chúng tôi có thể đảm bảo rằng quy trình này là chính xác.
Khám phá thêm nhiều ứng dụng zkML thú vị!
Điều thú vị nhất về một ngành là khi có nhu cầu tiềm ẩn rất lớn trên thị trường và chúng tôi có thể khai thác những khoảng trống này và cung cấp các giải pháp tinh tế. Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi là mục tiêu dài hạn mà blockchain vẫn đang phấn đấu và zk cũng là một công nghệ tiên tiến mà người dùng Internet truyền thống thông thường tương đối ít tiếp xúc. Người dùng có thể không quan tâm nhiều đến các giao thức và cơ sở hạ tầng cơ bản khó hiểu này mà họ quan tâm nhiều hơn đến việc liệu sản phẩm có dễ sử dụng hay không và giá trị của nó là bao nhiêu. Chúng ta nên trừu tượng hóa những điều này như thế nào, khám phá nhu cầu của người dùng và tạo ra những ứng dụng thú vị hơn?
Phần cuối của cuộc trò chuyện, chúng ta quay lại chủ đề mà mọi người quan tâm nhất, người dùng cần loại ứng dụng nào? Hill cho biết hướng đi hứa hẹn nhất của ông là bảo mật DeFi và đưa ra một ví dụ rất sinh động để cho mọi người thấy những sản phẩm nào có thể được tạo ra bằng cách sử dụng zkML. Tôi thực sự khuyên mọi người nên nghe đến cuối! Có lẽ tôi có thể mời bạn bè của mình cùng nhau xây dựng nó sớm ~
Liên kết liên quan
Bài viết của Hill:
Cân bằng sức mạnh của AI/ML: Vai trò của ZK và Blockchain:
zkML: Phát triển trí thông minh của hợp đồng thông minh thông qua mật mã không có kiến thức:
Học máy không kiến thức (ZKML): Dự án khám phá không gian:
Kiểm tra và cân bằng: Học máy và bằng chứng không có kiến thức:
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
zkML: Làm cho AI trở nên đáng tin cậy hơn và khả năng tự chủ trên chuỗi
"Giới thiệu"
Trong những tháng gần đây, cả ngành Internet truyền thống và lĩnh vực blockchain đều bị ảnh hưởng bởi trí tuệ nhân tạo ở một mức độ nhất định. Khi những gã khổng lồ Internet trên khắp thế giới lần lượt tham gia cuộc thi, những người thực hành blockchain bắt đầu nghĩ về những gì cuộc thi trí tuệ nhân tạo này sẽ mang lại cho chúng ta. Khi dữ liệu, mô hình, thuật toán, sức mạnh tính toán, v.v. không liên quan đến việc xây dựng ứng dụng và cơ sở hạ tầng AI ngày càng sẵn có, chúng ta cần nghĩ đến điều gì? Nếu tất cả điều này xảy ra trong hộp đen, liệu chúng ta còn có thể tin tưởng họ không? Trong tập này, chúng tôi đã mời Hill từ SevenX Ventures thảo luận về cách kết hợp học máy và bằng chứng không có kiến thức? Cách blockchain và ZKP cân bằng các vấn đề về niềm tin trong trí tuệ nhân tạo
Hill giữ vai trò Trưởng nhóm nghiên cứu tại SevenX Ventures. Trước khi gia nhập SevenX, anh đã có kinh nghiệm ban đầu ở nhiều vị trí trong các dự án và blockchain khác, chẳng hạn như nghiên cứu về thiết kế cơ chế và thiết kế tokenomics, đồng thời từng làm việc ở vị trí quản lý sản phẩm và quan hệ nhà đầu tư.
"Vấn đề về niềm tin ảnh hưởng như thế nào đến lĩnh vực AI và sự bổ sung của ZK và blockchain"
Vấn đề về niềm tin ở đây chủ yếu xuất phát từ hai điểm: tính không chắc chắn của kết quả cuối cùng do AI tạo ra và cách AI tạo ra kết quả thực chất là một hộp đen mờ đục.
Trước hết, khi đầu ra của Machine Learning không thể nhân rộng được thì rất khó để áp dụng nó vào quy trình sản xuất quan trọng, không có lỗi. Ví dụ: mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại, ngay cả khi chúng tôi đưa ra các hướng dẫn giống nhau, đầu ra của nó sẽ luôn bị sai lệch, vì vậy chúng tôi thường sử dụng nó như một công cụ heuristic và không giao cho nó công việc quan trọng nhất. . Hơn nữa, quá trình AI tạo ra kết quả không đáng tin cậy đối với người dùng, những người không dám gửi thông tin và dữ liệu nhạy cảm cho AI.
Đây cũng là cơ hội cho blockchain và ZK. Nếu chúng ta sử dụng công nghệ blockchain hoặc ZK để làm cho AI trở nên đáng tin cậy hơn thì tại thời điểm này, về cơ bản chúng ta có thể mở rộng ranh giới của AI mà người dùng C-end tiếp xúc. Chúng tôi không chỉ có thể cho phép người dùng cấp C dùng thử AI với một số tiền nhỏ mà khi AI trở nên đủ tin cậy, chúng tôi còn có thể cho phép người dùng cấp C đầu tư giá trị cao hơn.
"Hợp đồng thông minh thông minh hơn"
Về hợp đồng thông minh, Vitalik trước đây đã có một điểm thú vị, ông ấy nói rằng cái tên này thực sự sai, hợp đồng thông minh không thông minh, nói chính xác hơn, chúng là một kịch bản khó. Nói cách khác, sau khi tập lệnh được triển khai, ngay cả khi một trong các nút ngoại tuyến, nó không thể ngăn tập lệnh tiếp tục chạy. Nhưng thực chất nó chỉ là một đoạn script chạy theo cách nó đã được viết trước đó.
Sau đó, nếu hợp đồng thông minh có khả năng Học máy, chúng ta có thể đạt được quyền tự chủ thực sự trên chuỗi. Đối với AI truyền thống, họ chưa bao giờ có cơ hội giành được chủ quyền, bởi hầu hết AI hay mô hình đều nằm trong tay các công ty lớn và họ có thể tắt hoặc thay đổi nó bất cứ lúc nào nếu muốn. Blockchain có thể cung cấp một cách tự nhiên một môi trường như vậy để phát triển quyền tự chủ trên chuỗi.
"Động lực của ZKML"
Trên thực tế, cả lĩnh vực ZK và ML hiện đang phát triển nhanh chóng và những thứ mới liên tục xuất hiện trên thị trường mỗi ngày. Bản thân tôi đã quan sát hai hướng, một là bằng chứng và hai là cơ sở hạ tầng máy tính trên chuỗi. Groth16 và halo2 hiện được sử dụng thường xuyên hơn, chủ yếu để tính toán trên EVM hoặc các máy ảo khác, nghĩa là để tạo bằng chứng không có kiến thức cho các phép tính của máy trạng thái. Nhưng một số người cũng cố gắng sử dụng nó để tạo ra bằng chứng về quá trình tính toán suy luận của máy học.
Một hướng khác là môi trường điện toán. Từ góc độ này, không chỉ môi trường điện toán cho ML hay AI, cho dù đó là zkEVM hay zkWASM mà mọi người đã chú ý gần đây, những môi trường điện toán khác nhau với hệ thống chứng minh ZK này sẽ có cơ hội chạy Machine Learning trong tương lai. mô hình AI. Chỉ cần bạn đưa mô hình Machine Learning vào môi trường điện toán của họ, họ sẽ tạo ra Bằng chứng ZK dựa trên phép tính và chúng tôi có thể đảm bảo rằng quy trình này là chính xác.
Khám phá thêm nhiều ứng dụng zkML thú vị!
Điều thú vị nhất về một ngành là khi có nhu cầu tiềm ẩn rất lớn trên thị trường và chúng tôi có thể khai thác những khoảng trống này và cung cấp các giải pháp tinh tế. Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi là mục tiêu dài hạn mà blockchain vẫn đang phấn đấu và zk cũng là một công nghệ tiên tiến mà người dùng Internet truyền thống thông thường tương đối ít tiếp xúc. Người dùng có thể không quan tâm nhiều đến các giao thức và cơ sở hạ tầng cơ bản khó hiểu này mà họ quan tâm nhiều hơn đến việc liệu sản phẩm có dễ sử dụng hay không và giá trị của nó là bao nhiêu. Chúng ta nên trừu tượng hóa những điều này như thế nào, khám phá nhu cầu của người dùng và tạo ra những ứng dụng thú vị hơn?
Phần cuối của cuộc trò chuyện, chúng ta quay lại chủ đề mà mọi người quan tâm nhất, người dùng cần loại ứng dụng nào? Hill cho biết hướng đi hứa hẹn nhất của ông là bảo mật DeFi và đưa ra một ví dụ rất sinh động để cho mọi người thấy những sản phẩm nào có thể được tạo ra bằng cách sử dụng zkML. Tôi thực sự khuyên mọi người nên nghe đến cuối! Có lẽ tôi có thể mời bạn bè của mình cùng nhau xây dựng nó sớm ~
Liên kết liên quan
Bài viết của Hill:
Cân bằng sức mạnh của AI/ML: Vai trò của ZK và Blockchain:
zkML: Phát triển trí thông minh của hợp đồng thông minh thông qua mật mã không có kiến thức:
Học máy không kiến thức (ZKML): Dự án khám phá không gian:
Kiểm tra và cân bằng: Học máy và bằng chứng không có kiến thức: