Tác giả gốc: hitesh.eth

Biên soạn gốc: Frank, Tin tức tầm nhìn xa

zkML có thể là câu chuyện lớn tiếp theo sau trí tuệ nhân tạo.

Tuy nhiên, đối với nhiều người, zkML hơi phức tạp để hiểu, tôi sẽ giải thích nó một cách đơn giản nhất trong bài viết này.

zkML là gì?

Nói ngắn gọn,zkML = ZKP + ML

Trong đó: ZKP = Bằng chứng kiến ​​thức không, ML = Học máy.

Vì thế:zkML = học máy bằng chứng không có kiến ​​thức

Tóm lại, đó làSử dụng công nghệ ZKP trên mô hình machine learning để tạo ra nội dung đầu ra mà không làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm được sử dụng trong quá trình đào tạo và đảm bảo tính chính xác của phép tính.

Vậy mô hình học máy là gì? Mô hình học máy là một chương trình máy tính được đào tạo để đưa ra dự đoán dựa trên lượng lớn dữ liệu.

Ví dụ: các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT được xây dựng trên mô hình học máy.

Vậy lý luận là gì?Suy luận là quá trình phân tích lời nhắc của người dùng, cố gắng hiểu ngữ cảnh và đưa ra kết quả bằng cách sử dụng mô hình dữ liệu đã được đào tạo.

Hãy lấy ChatGPT làm ví dụ:

Bước đầu tiên trong quá trình suy luận là viết dữ liệu đầu vào. Ví dụ: chúng ta nhập lời nhắc Viết một bài hát rap được mã hóa theo phong cách Drake.

Ở bước thứ hai, ChatGPT sẽ phân tích bối cảnh Bài hát rap được mã hóa theo phong cách Drake. Sau đó, nó sẽ kích hoạt mô hình được đào tạo dựa trên nhu cầu do người dùng nhắc, xác định các mẫu trong dữ liệu đào tạo và tạo một bài hát rap tiền điện tử theo phong cách Drake làm đầu ra.

ZkML có thể làm gì?

Trong suốt quá trình lập luận, có hai vấn đề về quyền riêng tư có thể làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm:

• Tấn công suy luận thành viên: Kẻ tấn công có thể phân tích đầu ra của mô hình để suy ra liệu một điểm dữ liệu cụ thể có phải là một phần của quá trình đào tạo hay không;

• Tấn công đảo ngược mô hình: Bằng cách xây dựng các gợi ý cụ thể, kẻ tấn công có thể cố gắng tái tạo lại các đoạn dữ liệu huấn luyện từ đầu ra;

ZkML có thể trợ giúp vấn đề này như thế nào?zkML cho phép suy luận về dữ liệu nhạy cảm mà không làm lộ dữ liệu đào tạo.

Điều này đạt được bằng cách sử dụng các hệ thống chứng minh ZK như Plonky và Halo 2. Hiện tại, Plonky 2 là hệ thống chứng minh ZK nhanh nhất.

Với zkML, kẻ tấn công sẽ không bao giờ có quyền truy cập trực tiếp vào dữ liệu huấn luyện.

Tình trạng phát triển của zkML

Tính đến thời điểm hiện tại, zkML vẫn đang ở giai đoạn đầu, với một số công ty khởi nghiệp đang xây dựng cơ sở hạ tầng zkML.

Trong số đó, Risc Zero đang hợp tác với Spice AI để tạo ra giải pháp zkML hoàn chỉnh cho các nhà phát triển.

Ingonyama đang phát triển phần cứng dành riêng cho công nghệ ZK, điều này có thể hạ thấp rào cản gia nhập lĩnh vực công nghệ ZK và zkML cũng có thể được sử dụng trong quá trình đào tạo mô hình.

Modulus đang sử dụng zkML để áp dụng trí tuệ nhân tạo vào quy trình suy luận trên chuỗi và họ hiện có sáu đối tác xây dựng các trường hợp sử dụng zkML khác nhau:

Ví dụ: Upshot đã xây dựng mô hình dự đoán giá, Worldcoin đang sử dụng Modulus để xác thực riêng tư và AI ARENA đang sử dụng zkML trong mô hình kinh tế của trò chơi.

Các dự án blockchain bảo vệ quyền riêng tư, chẳng hạn như Oasis Protocol, Secret Network và Aleo, cũng đang khám phá các trường hợp sử dụng dựa trên zkML trong hệ sinh thái của họ. Ngoài ra, NOYA.ai cũng đang sử dụng zkML để xây dựng chiến lược DeFi toàn chuỗi.

OraProtocol đang xây dựng một giao thức suy luận máy học không cần tin cậy dựa trên ZK và các nhà phát triển sẽ có thể sử dụng suy luận zkML để xây dựng bất kỳ ứng dụng phi tập trung nào được hỗ trợ bởi máy học và được bảo mật bởi Ethereum.

Toàn bộ câu chuyện về zkML vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng tôi cho rằng sẽ có một chu kỳ cường điệu cho câu chuyện này trong vài tháng tới trong đợt tăng giá này, vì vậy bây giờ là lúc để theo dõi chặt chẽ không gian này và xây dựng sự chuẩn bị cho phù hợp.