原文作者 | @DistilledCrypto

編譯 | Golem

自 ChatGPT 等大語言模型火爆后，在去中心化網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行類似的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也成為了區(qū)塊鏈+AI 的主要敘事之一。但我們無法像信任 OpenAI 這樣有信譽(yù)支撐的公司一樣信任去中心化網(wǎng)絡(luò)會(huì)使用特定的 ML 模型進(jìn)行推理，因此我們需要進(jìn)行驗(yàn)證?？紤]到數(shù)據(jù)的隱私性，零知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)（zkML）被普遍看好，那么它會(huì)是鏈上 AI 的未來嗎？

小編將在本文中簡單介紹關(guān)于 zkML 的基礎(chǔ)知識(shí)、值得關(guān)注的 zkML 項(xiàng)目，最后在簡單說明 zkML 的局限性及代替方案。

關(guān)于 zkML 的基礎(chǔ)知識(shí)

零知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí) (zkML) 類似于一種計(jì)算中的保密方法。它主要涉及兩個(gè)部分：

• 使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）執(zhí)行任務(wù)；

• 證明任務(wù)正確完成，但不透露所有細(xì)節(jié)。

簡單來說，它的工作原理如下：

a. 運(yùn)行任務(wù)

有人使用 ML 模型來處理一些數(shù)據(jù)并得到結(jié)果，這就像廚師按照食譜烤蛋糕但卻不告訴任何人原料一樣。

b. 證明任務(wù)

任務(wù)完成后，他們可以展示一個(gè)證明。例如，“我在這個(gè)特定的模型中使用了特定的輸入，并得到了這個(gè)結(jié)果。”他們實(shí)際上在證明他們正確遵循了食譜上的步驟。

c. 保守秘密

zkML 的妙處在于，當(dāng)他們證明任務(wù)正確完成時(shí)，他們可以保留一些細(xì)節(jié)，例如將輸入的數(shù)據(jù)、模型的運(yùn)作方式或結(jié)果保密。簡而言之，zkML 可以讓證明者說“相信我，我做對了”，同時(shí)仍然保持他們的方法和數(shù)據(jù)的私密性。

值得關(guān)注的 zkML 項(xiàng)目介紹

zkML 概念自提出到現(xiàn)在已有將近一年時(shí)間，目前已經(jīng)有許多相關(guān)項(xiàng)目正在建設(shè)，其中少部分還在市場上發(fā)行了代幣。Messari 列出了一些知名 VC 投資的 zkML 項(xiàng)目，下面將對它們進(jìn)行介紹。

來源：Messari

Spectral

Spectral 正在為 Web3 構(gòu)建鏈上代理經(jīng)濟(jì)。他們的旗艦產(chǎn)品 SYNTAX 是一種專有的 LLM（Large Language Model），可以生成 Solidity 代碼。Spectral 能夠用戶使創(chuàng)建鏈上自主代理，同時(shí)利用去中心化的 ML 推斷來改進(jìn)智能合約。此外，利用 zkML，Spectral 能夠提供證據(jù)表明特定的預(yù)測是由特定的 ML 模型生成的，確保了流程中的信任和真實(shí)性。

Spectral 已發(fā)幣，代幣為 SPEC，市值 1.19 億美元。

Worldcoin

Worldcoin 正在開發(fā)一個(gè)開源系統(tǒng)，旨在讓每個(gè)人都能參與全球經(jīng)濟(jì)。在 Worldcoin 中，zkML 的一個(gè)潛 在 用途是提高虹膜識(shí)別技術(shù)的安全性和隱私性。代幣 WLD 市值目前為 10.7 億美元。

它的工作原理如下：

a. 生物識(shí)別自托管

World ID 的用戶可以將自己的生物特征數(shù)據(jù)（如虹膜掃描）安全加密地存儲(chǔ)在他們的移動(dòng)設(shè)備上。

b. 本地處理

然后，用戶可以將 ML 模型下載到他們的設(shè)備中，以從虹膜掃描中生成唯一的代碼。

c. 隱私保護(hù)證明

使用 zkML，他們可以直接在自己的設(shè)備上創(chuàng)建證明。這一證明證實(shí)了他們的虹膜代碼是使用正確的模型通過掃描準(zhǔn)確生成的。所有這些操作都是在不暴露用戶實(shí)際數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行的。

Risc Zero

RISC Zero 旨在增強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)的信任和效率，這將通過提供無需各方互相信任的計(jì)算服務(wù)來實(shí)現(xiàn)。

以下是 RISC Zero 關(guān)注的重點(diǎn)： 

a. 擴(kuò)展區(qū)塊鏈

它使用 Bonsai 證明服務(wù)來執(zhí)行復(fù)雜操作，從而增強(qiáng)區(qū)塊鏈的安全性。Bonsai 在鏈下管理復(fù)雜的計(jì)算和隱私數(shù)據(jù)，從而提高效率。

b. 與 Spice AI 的合作

Spice AI提供可組合、即用型數(shù)據(jù)和 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，包括托管的云級(jí) Spice.ai OSS。此次合作旨在為開發(fā)人員提供全面的 zkML 工具包。

c. 機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)

開發(fā)人員可以使用 RISC Zero 來安全地訪問和查詢數(shù)據(jù)、私密訓(xùn)練 ML 模型及提供數(shù)據(jù)被正確處理的證明。

本質(zhì)上，RISC Zero 為開發(fā)人員提供 MLaaS（ML as a service）服務(wù)，同時(shí)確保數(shù)據(jù)和執(zhí)行過程保持私密和安全。

Giza

Giza 是一個(gè)在 Starknet 網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。

a. 主要目標(biāo)

Giza 旨在直接在區(qū)塊鏈上擴(kuò)展 ML 操作。

b. 技術(shù)基礎(chǔ)

其使用支持零知識(shí)（ZK）證明的 Starknet 來驗(yàn)證 ML 操作，確保計(jì)算的準(zhǔn)確性和安全性，并且不會(huì)泄露基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。 

c. 應(yīng)用

在 Starknet 上，Giza 啟用“Giza Agents”來自動(dòng)執(zhí)行各種財(cái)務(wù)策略，包括跨協(xié)議收益聚合、資產(chǎn)配置、無風(fēng)險(xiǎn)做市。本質(zhì)上，利用 zkML 的優(yōu)勢，Giza 允許在區(qū)塊鏈上安全、自動(dòng)地執(zhí)行金融策略。

Vanna

Vanna 是模塊化 AI 推理網(wǎng)絡(luò)，不僅與 EVM 鏈兼容，而且提供靈活的安全性，用戶可選擇 zkML、optimistic ZK、opML,、teeML 等多種驗(yàn)證方式。結(jié)合 Vanna 未來的使用場景為使用 LLM 生成鏈上 GameFi 游戲?qū)υ?；鏈上智能合約漏洞檢測；針對 DeFi 協(xié)議的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警引擎；用于標(biāo)記空投中的女巫賬戶信譽(yù)系統(tǒng)。

除了以上介紹的幾個(gè)項(xiàng)目外，zkML 生態(tài)中還有如下圖中的項(xiàng)目，因?yàn)槠蚓筒辉俳榻B了，供讀者自行參考。

來源：SevenX Ventures

zkML 的局限性及代替方案

盡管在理論上能夠吸引人，但 zkML 目前并不太實(shí)用。AI 計(jì)算本身就屬于資源密集型，添加類似 zkML 中使用的加密方法會(huì)使它們變得更慢，Modulus Labs 報(bào)告稱 zkML 可能比常規(guī)計(jì)算慢 1000 倍。實(shí)際上對于大多數(shù)用戶來說，多等待幾分鐘在日常體驗(yàn)上都難以接受。

因此，由于這些限制，zkML 現(xiàn)在可能僅適用于非常小的 ML 模型。在這種情況下許多 AI 項(xiàng)目不得不考慮其他的驗(yàn)證方法。目前主要有兩種替代方案：

• opML（Optimistic ML）

• teeML（Trusted Execution Environment ML）

下圖簡單說明了三者之間的區(qū)別：

來源: Marlin Protocol

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