Công nghệ chuỗi khối và máy học, là hai lĩnh vực thu hút nhiều sự chú ý, dẫn đầu tiến bộ công nghệ với các đặc điểm phi tập trung và khả năng điều khiển dữ liệu tương ứng. ZK (Zero-Knowledge, sau đây gọi tắt là ZK) trong công nghệ chuỗi khối là một khái niệm trong mật mã học, dùng để chỉ một bằng chứng hoặc quá trình tương tác trong đó người chứng minh có thể chứng minh tính đúng đắn của một tuyên bố cho người xác minh mà không tiết lộ bất kỳ thông tin cụ thể nào về điều này tuyên bố. ML (Machine Learning, Máy học, sau đây gọi tắt là ML) là một nhánh của AI. Máy học học từ dữ liệu đầu vào, tóm tắt nó để tạo thành một mô hình và đưa ra dự đoán cũng như quyết định.
Trong bối cảnh này, ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning), kết hợp cả hai, gần đây đã phát triển mạnh mẽ. ZKML kết hợp khả năng xác minh và bảo vệ quyền riêng tư của bằng chứng không kiến thức với khả năng xử lý dữ liệu và ra quyết định của máy học, mang lại cơ hội và khả năng mới cho các ứng dụng chuỗi khối. ZKML cung cấp cho chúng tôi một giải pháp để đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, xác minh độ chính xác của mô hình và cải thiện hiệu quả tính toán.
Bài viết này sẽ giới thiệu sâu về ZKML, hiểu các nguyên tắc kỹ thuật và kịch bản ứng dụng của nó, khám phá lĩnh vực chéo thú vị này với các nhà phát triển và tiết lộ cách ZKML có thể xây dựng một tương lai kỹ thuật số với quyền riêng tư, bảo mật và hiệu quả hoàn thiện hơn!
ZKML: Sự kết hợp giữa zero-knowledge proof và machine learning
Có hai lý do tại sao bằng chứng không kiến thức và học máy có thể được kết hợp trên chuỗi khối:
Một mặt, công nghệ không kiến thức của ZK không chỉ hy vọng nhận ra việc xác minh hiệu quả các giao dịch trên chuỗi, mà các nhà phát triển ZK còn hy vọng rằng ZK có thể được sử dụng trong một lĩnh vực sinh thái rộng lớn hơn. ứng dụng mở rộng sinh thái.Người trợ giúp tốt.
Mặt khác, toàn bộ quá trình từ phát triển đến sử dụng các mô hình ML đều phải đối mặt với vấn đề về bằng chứng tin cậy. ZK có thể giúp ML nhận ra bằng chứng về tính hợp lệ mà không làm rò rỉ dữ liệu và thông tin, đồng thời giải quyết tình trạng tiến thoái lưỡng nan về tin cậy của ML. Sự kết hợp của ZKML có nghĩa là cả hai đều lấy những gì họ cần và đi theo cả hai hướng, đồng thời sẽ tạo thêm động lực cho hệ sinh thái chuỗi khối.
Nhu cầu và khả năng phát triển của ZK và ML bổ sung cho nhau
ML có rất nhiều vấn đề về độ tin cậy cần giải quyết và tính chính xác, tính toàn vẹn và quyền riêng tư của các quy trình công việc riêng lẻ cần phải được chứng minh. ZK có thể xác minh một cách hiệu quả liệu có bất kỳ loại máy tính nào đang chạy chính xác hay không với tiền đề đảm bảo quyền riêng tư, giải quyết vấn đề lâu nay về bằng chứng tin cậy trong học máy. Tính toàn vẹn của mô hình là một vấn đề quan trọng về bằng chứng tin cậy trong quy trình đào tạo ML, nhưng việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu và thông tin mà mô hình ML được đào tạo và sử dụng cũng quan trọng không kém. Điều này gây khó khăn cho việc đào tạo ML để vượt qua cơ quan quản lý và kiểm toán bên thứ ba để hoàn thành bằng chứng tin cậy và ZK phi tập trung với các thuộc tính không kiến thức là một đường dẫn bằng chứng tin cậy tương thích cao với ML.
"AI cải thiện năng suất, chuỗi khối tối ưu hóa quan hệ sản xuất", ML đưa động lực đổi mới và chất lượng dịch vụ cao hơn vào đường đua ZK, ZK cung cấp khả năng kiểm chứng và bảo vệ quyền riêng tư cho ML, đồng thời ZKML và ZKML bổ sung cho nhau trong môi trường chuỗi khối.
Ưu điểm kỹ thuật của ZKML
Các ưu điểm kỹ thuật chính của ZKML là sự kết hợp của tính toàn vẹn tính toán, bảo vệ quyền riêng tư và tối ưu hóa theo kinh nghiệm. Từ góc độ quyền riêng tư, ưu điểm của ZKML là:
Đạt được xác minh minh bạch
Bằng chứng không kiến thức (ZK) có thể đánh giá hiệu suất của mô hình mà không để lộ các chi tiết bên trong của mô hình, cho phép quy trình đánh giá minh bạch và không cần tin cậy.
Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu
ZK có thể được sử dụng để xác minh dữ liệu công khai bằng mô hình công khai hoặc xác minh dữ liệu riêng tư bằng mô hình riêng tư, do đó đảm bảo tính riêng tư và độ nhạy của dữ liệu.
Bản thân ZK đảm bảo tính chính xác của một tuyên bố nhất định với tiền đề đảm bảo quyền riêng tư thông qua các giao thức mã hóa, giúp giải quyết các khiếm khuyết của máy học chứng minh tính chính xác của máy tính trong bảo vệ quyền riêng tư và máy học mã hóa đồng hình trong bảo vệ quyền riêng tư . Việc kết hợp ZK vào quy trình ML sẽ tạo ra một nền tảng an toàn và bảo vệ quyền riêng tư nhằm giải quyết những thiếu sót của máy học truyền thống. Điều này không chỉ khuyến khích các công ty bảo mật áp dụng các kỹ thuật máy học, mà các nhà phát triển Web2 cũng có động lực hơn để khám phá tiềm năng công nghệ của Web3.
ZK Trao quyền cho ML: Cung cấp cơ sở hạ tầng trên chuỗi
Xiềng xích của sức mạnh tính toán trên chuỗi ML và ZK-SNARK
Lý do tại sao ML, một off-chain tương đối trưởng thành, mới tham gia vào chuỗi là do chi phí năng lượng tính toán của blockchain quá cao. Nhiều dự án máy học không thể chạy trực tiếp trong môi trường chuỗi khối do EVM đại diện do hạn chế về sức mạnh tính toán. Đồng thời, mặc dù việc xác minh tính hợp lệ của ZK hiệu quả hơn tính toán kép, nhưng lợi thế này bị giới hạn trong việc xử lý dữ liệu giao dịch có nguồn gốc từ chuỗi khối. Khi các hoạt động và tương tác mã hóa vốn đã phức tạp của ZK phải đối mặt với một số lượng lớn các hoạt động ML, thì vấn đề TPS thấp của chuỗi khối bị phơi bày và vấn đề về sức mạnh tính toán thấp của chuỗi khối đã trở thành cái cùm lớn nhất cản trở ML trên chuỗi.
Sự xuất hiện của ZK-SNARK làm giảm bớt vấn đề yêu cầu sức mạnh tính toán cao của ML. ZK-SNARKs là một cấu trúc mật mã của bằng chứng không kiến thức và tên đầy đủ của nó là "Đối số kiến thức không tương tác cô đọng về kiến thức không". Đây là một kỹ thuật dựa trên mật mã đường cong elip và mã hóa đồng cấu để chứng minh hiệu quả không có kiến thức. ZK-SNARK được đặc trưng bởi tính cô đọng cao. Bằng cách sử dụng ZK-SNARK, người chứng minh có thể tạo ra một bằng chứng ngắn và gọn, và người xác minh chỉ cần thực hiện một lượng nhỏ phép tính để xác minh tính hợp lệ của bằng chứng mà không cần phải liên lạc với người chứng minh. tục ngữ nhiều lần.tương tác. Bản chất chỉ yêu cầu một tương tác giữa người chứng minh và người xác minh làm cho ZK-SNARK hiệu quả và thiết thực trong các ứng dụng thực tế, đồng thời phù hợp hơn với các yêu cầu về sức mạnh tính toán của ML trên chuỗi. Hiện tại, ZK-SNARK là dạng ZK chính trong ZKML.
Các yêu cầu về cơ sở hạ tầng trên chuỗi của ML và các dự án tương ứng
Việc trao quyền ZK cho ML chủ yếu được phản ánh trong bằng chứng không có kiến thức về toàn bộ quá trình ML, đó là sự tương tác giữa ML và các chức năng trên chuỗi. Hai vấn đề chính cần được giải quyết trong tương tác này là kết nối các dạng dữ liệu của cả hai và cung cấp sức mạnh tính toán cho quy trình chứng minh ZK.
**Tăng tốc phần cứng ZK: **Bằng chứng ZK của ML phức tạp hơn, đòi hỏi sức mạnh tính toán trên chuỗi được phần cứng hỗ trợ để tăng tốc tính toán bằng chứng. Những dự án như vậy bao gồm: Cysic, Ulvetanna, Ingonyama, Supranational, Accseal.
**Xử lý dữ liệu ML trên chuỗi: **Xử lý dữ liệu trên chuỗi thành dạng dữ liệu có thể tham gia đào tạo ML và giúp đầu ra của ML dễ dàng truy cập hơn từ chuỗi. Các dự án này bao gồm: Axiom, Herodotus, LAGRANGE, Hyper Oracle.
**Mạch hóa tính toán ML: **Chế độ tính toán ML khác với bằng chứng mạch hóa trên chuỗi của ZK và trên chuỗi của ML phải chuyển đổi chế độ tính toán của nó thành một dạng mạch có thể được xử lý bởi chuỗi khối ZK. Các dự án như vậy bao gồm: Modulus Labs, Jason Morton, Giza.
Bằng chứng ZK về kết quả **ML: **Vấn đề về bằng chứng tin cậy của ML cần được ZK giải quyết trên chuỗi. Ứng dụng dựa trên ZK-SNARK được xây dựng trên Risc Zero hoặc Nil Foundation có thể nhận ra bằng chứng xác thực của mô hình. Những dự án như vậy bao gồm: RISC Zero, Axiom, Herodotus, Delphinus Lab, Hyper Oracle, Poseidon ZKP, IronMill.
ML Trao quyền cho ZK: Làm phong phú các kịch bản ứng dụng Web3
ZK giải quyết vấn đề về bằng chứng tin cậy của ML và cung cấp cho ML cơ hội được xâu chuỗi. Nhiều lĩnh vực Web3 rất cần sự hỗ trợ về năng suất hoặc quyết định của AI ML. ZKML cho phép các ứng dụng trên chuỗi nhận ra việc trao quyền cho AI với tiền đề đảm bảo tính phi tập trung và hiệu quả.
DeFi
ZKML có thể giúp DeFi tự động hóa hơn, một là tự động cập nhật thông số giao thức trên chuỗi; hai là tự động hóa các chiến lược giao dịch.
Modulus Labs đã ra mắt RockyBot, bot giao dịch AI hoàn toàn trên chuỗi đầu tiên.
LÀM
ZKML có thể giúp xây dựng danh tính phi tập trung Web3 DID. Trước đây, các chế độ quản lý danh tính như khóa riêng và ghi nhớ khiến trải nghiệm người dùng Web3 kém.Việc xây dựng DID thực có thể được hoàn thành thông qua ZKML để xác định thông tin sinh học của các đối tượng Web3. Đồng thời, ZKML có thể đảm bảo tính bảo mật của quyền riêng tư thông tin sinh học của người dùng .
Worldcoin đang triển khai ZKML để xác minh DID không cần kiến thức dựa trên quét mống mắt.
trò chơi
ZKML có thể giúp các trò chơi Web3 đạt được đầy đủ tính năng trên chuỗi. ML có thể mang lại sự tự động hóa khác biệt cho tương tác trò chơi và tăng sự thú vị của trò chơi; trong khi ZK có thể đưa ra các quyết định tương tác của ML trên chuỗi.
AI ARENA sử dụng ZKML để nhận ra tính tương tác cao của các trò chơi NFT trên chuỗi.
Chăm sóc sức khỏe và tư vấn pháp lý
Tư vấn pháp lý và chăm sóc sức khỏe là những lĩnh vực có tính riêng tư cao và yêu cầu tích lũy số lượng lớn trường hợp. ZKML có thể giúp người dùng đưa ra quyết định và đảm bảo rằng quyền riêng tư của người dùng không bị rò rỉ.
thách thức ZKML
ZKML hiện đang phát triển mạnh mẽ, nhưng vì nó không có nguồn gốc từ chuỗi khối và đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán, ZKML sẽ chủ yếu đối mặt với hai thách thức sau trong tương lai:
Vấn đề méo thông số trong quá trình lượng tử hóa và tải lên dữ liệu ML:
Hầu hết ML sử dụng các số dấu phẩy động để biểu thị các tham số của mô hình, trong khi các mạch ZK cần sử dụng các số dấu phẩy động. Trong quá trình chuyển đổi loại kỹ thuật số, độ chính xác của các tham số ML sẽ giảm xuống, dẫn đến kết quả đầu ra ML bị biến dạng ở một mức độ nhất định.
Các yêu cầu về sức mạnh tính toán cao của bằng chứng ZK mô hình lớn của nó:
Hiện tại, sức mạnh tính toán của chuỗi khối không thể đối phó với ZKML quy mô lớn và tính toán cao trên chuỗi, các ZK-SNARK phổ biến hiện nay chỉ hỗ trợ bằng chứng không kiến thức ML quy mô nhỏ và quy mô nhỏ. Giới hạn năng lượng tính toán là yếu tố chính ảnh hưởng đến sự phát triển của các ứng dụng chuỗi khối ZKML.
Giai đoạn tạo bằng chứng ZK có độ phức tạp tính toán cao và đòi hỏi nhiều tài nguyên sức mạnh tính toán. Do mối tương quan cao giữa dữ liệu được truy cập và xử lý trong giai đoạn chứng minh ZK, rất khó để phân phối quy trình này và nó không thể "song song". Việc phân phối quy trình này có thể gây ra sự phức tạp bổ sung và thậm chí làm giảm hiệu suất tổng thể. Hiện tại, để giải quyết vấn đề hiệu quả tính toán ZK, hướng nghiên cứu chính là tối ưu hóa thuật toán và tăng tốc phần cứng.
Phần kết luận
ZKML là hành trình hai chiều giữa bằng chứng không kiến thức và học máy. Công nghệ chuỗi khối ZK được phát triển gần đây giúp ML giải quyết vấn đề về bằng chứng tin cậy và cung cấp môi trường trực tuyến cho ML; công nghệ AI trưởng thành ML giúp ZK hiện thực hóa hệ sinh thái Web3 mở rộng và đổi mới ứng dụng.
Sự phát triển của ZKML phải đối mặt với một số thách thức, chẳng hạn như vấn đề biến dạng tham số và yêu cầu năng lực tính toán cao đối với các mô hình lớn, nhưng những vấn đề này có thể được giải quyết thông qua đổi mới công nghệ và tăng tốc phần cứng. Với sự xuất hiện và phát triển liên tục của các dự án ZKML, chúng ta có thể thấy trước rằng nó sẽ mang lại nhiều đổi mới và giá trị hơn cho hệ sinh thái Web3 trong các lĩnh vực như DeFi, DID, trò chơi và chăm sóc sức khỏe.
Trong tương lai, ZKML dự kiến sẽ trở thành chìa khóa để thực sự mở khóa sự tích hợp chéo của Web3 + AI, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ để xây dựng thêm các ứng dụng bảo mật, bảo vệ quyền riêng tư và chuỗi khối hiệu quả. Bằng cách kết hợp khả năng xử lý dữ liệu của ZK và khả năng xử lý dữ liệu của ML, chúng tôi chắc chắn sẽ có thể tạo ra một thế giới kỹ thuật số cởi mở, thông minh và đáng tin cậy hơn!
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Sơ lược về những lợi thế và thách thức của ZKML máy học không kiến thức
Công nghệ chuỗi khối và máy học, là hai lĩnh vực thu hút nhiều sự chú ý, dẫn đầu tiến bộ công nghệ với các đặc điểm phi tập trung và khả năng điều khiển dữ liệu tương ứng. ZK (Zero-Knowledge, sau đây gọi tắt là ZK) trong công nghệ chuỗi khối là một khái niệm trong mật mã học, dùng để chỉ một bằng chứng hoặc quá trình tương tác trong đó người chứng minh có thể chứng minh tính đúng đắn của một tuyên bố cho người xác minh mà không tiết lộ bất kỳ thông tin cụ thể nào về điều này tuyên bố. ML (Machine Learning, Máy học, sau đây gọi tắt là ML) là một nhánh của AI. Máy học học từ dữ liệu đầu vào, tóm tắt nó để tạo thành một mô hình và đưa ra dự đoán cũng như quyết định.
Trong bối cảnh này, ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning), kết hợp cả hai, gần đây đã phát triển mạnh mẽ. ZKML kết hợp khả năng xác minh và bảo vệ quyền riêng tư của bằng chứng không kiến thức với khả năng xử lý dữ liệu và ra quyết định của máy học, mang lại cơ hội và khả năng mới cho các ứng dụng chuỗi khối. ZKML cung cấp cho chúng tôi một giải pháp để đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, xác minh độ chính xác của mô hình và cải thiện hiệu quả tính toán.
Bài viết này sẽ giới thiệu sâu về ZKML, hiểu các nguyên tắc kỹ thuật và kịch bản ứng dụng của nó, khám phá lĩnh vực chéo thú vị này với các nhà phát triển và tiết lộ cách ZKML có thể xây dựng một tương lai kỹ thuật số với quyền riêng tư, bảo mật và hiệu quả hoàn thiện hơn!
ZKML: Sự kết hợp giữa zero-knowledge proof và machine learning
Có hai lý do tại sao bằng chứng không kiến thức và học máy có thể được kết hợp trên chuỗi khối:
Một mặt, công nghệ không kiến thức của ZK không chỉ hy vọng nhận ra việc xác minh hiệu quả các giao dịch trên chuỗi, mà các nhà phát triển ZK còn hy vọng rằng ZK có thể được sử dụng trong một lĩnh vực sinh thái rộng lớn hơn. ứng dụng mở rộng sinh thái.Người trợ giúp tốt.
Mặt khác, toàn bộ quá trình từ phát triển đến sử dụng các mô hình ML đều phải đối mặt với vấn đề về bằng chứng tin cậy. ZK có thể giúp ML nhận ra bằng chứng về tính hợp lệ mà không làm rò rỉ dữ liệu và thông tin, đồng thời giải quyết tình trạng tiến thoái lưỡng nan về tin cậy của ML. Sự kết hợp của ZKML có nghĩa là cả hai đều lấy những gì họ cần và đi theo cả hai hướng, đồng thời sẽ tạo thêm động lực cho hệ sinh thái chuỗi khối.
Nhu cầu và khả năng phát triển của ZK và ML bổ sung cho nhau
ML có rất nhiều vấn đề về độ tin cậy cần giải quyết và tính chính xác, tính toàn vẹn và quyền riêng tư của các quy trình công việc riêng lẻ cần phải được chứng minh. ZK có thể xác minh một cách hiệu quả liệu có bất kỳ loại máy tính nào đang chạy chính xác hay không với tiền đề đảm bảo quyền riêng tư, giải quyết vấn đề lâu nay về bằng chứng tin cậy trong học máy. Tính toàn vẹn của mô hình là một vấn đề quan trọng về bằng chứng tin cậy trong quy trình đào tạo ML, nhưng việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu và thông tin mà mô hình ML được đào tạo và sử dụng cũng quan trọng không kém. Điều này gây khó khăn cho việc đào tạo ML để vượt qua cơ quan quản lý và kiểm toán bên thứ ba để hoàn thành bằng chứng tin cậy và ZK phi tập trung với các thuộc tính không kiến thức là một đường dẫn bằng chứng tin cậy tương thích cao với ML.
"AI cải thiện năng suất, chuỗi khối tối ưu hóa quan hệ sản xuất", ML đưa động lực đổi mới và chất lượng dịch vụ cao hơn vào đường đua ZK, ZK cung cấp khả năng kiểm chứng và bảo vệ quyền riêng tư cho ML, đồng thời ZKML và ZKML bổ sung cho nhau trong môi trường chuỗi khối.
Ưu điểm kỹ thuật của ZKML
Các ưu điểm kỹ thuật chính của ZKML là sự kết hợp của tính toàn vẹn tính toán, bảo vệ quyền riêng tư và tối ưu hóa theo kinh nghiệm. Từ góc độ quyền riêng tư, ưu điểm của ZKML là:
Đạt được xác minh minh bạch
Bằng chứng không kiến thức (ZK) có thể đánh giá hiệu suất của mô hình mà không để lộ các chi tiết bên trong của mô hình, cho phép quy trình đánh giá minh bạch và không cần tin cậy.
Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu
ZK có thể được sử dụng để xác minh dữ liệu công khai bằng mô hình công khai hoặc xác minh dữ liệu riêng tư bằng mô hình riêng tư, do đó đảm bảo tính riêng tư và độ nhạy của dữ liệu.
Bản thân ZK đảm bảo tính chính xác của một tuyên bố nhất định với tiền đề đảm bảo quyền riêng tư thông qua các giao thức mã hóa, giúp giải quyết các khiếm khuyết của máy học chứng minh tính chính xác của máy tính trong bảo vệ quyền riêng tư và máy học mã hóa đồng hình trong bảo vệ quyền riêng tư . Việc kết hợp ZK vào quy trình ML sẽ tạo ra một nền tảng an toàn và bảo vệ quyền riêng tư nhằm giải quyết những thiếu sót của máy học truyền thống. Điều này không chỉ khuyến khích các công ty bảo mật áp dụng các kỹ thuật máy học, mà các nhà phát triển Web2 cũng có động lực hơn để khám phá tiềm năng công nghệ của Web3.
ZK Trao quyền cho ML: Cung cấp cơ sở hạ tầng trên chuỗi
Lý do tại sao ML, một off-chain tương đối trưởng thành, mới tham gia vào chuỗi là do chi phí năng lượng tính toán của blockchain quá cao. Nhiều dự án máy học không thể chạy trực tiếp trong môi trường chuỗi khối do EVM đại diện do hạn chế về sức mạnh tính toán. Đồng thời, mặc dù việc xác minh tính hợp lệ của ZK hiệu quả hơn tính toán kép, nhưng lợi thế này bị giới hạn trong việc xử lý dữ liệu giao dịch có nguồn gốc từ chuỗi khối. Khi các hoạt động và tương tác mã hóa vốn đã phức tạp của ZK phải đối mặt với một số lượng lớn các hoạt động ML, thì vấn đề TPS thấp của chuỗi khối bị phơi bày và vấn đề về sức mạnh tính toán thấp của chuỗi khối đã trở thành cái cùm lớn nhất cản trở ML trên chuỗi.
Sự xuất hiện của ZK-SNARK làm giảm bớt vấn đề yêu cầu sức mạnh tính toán cao của ML. ZK-SNARKs là một cấu trúc mật mã của bằng chứng không kiến thức và tên đầy đủ của nó là "Đối số kiến thức không tương tác cô đọng về kiến thức không". Đây là một kỹ thuật dựa trên mật mã đường cong elip và mã hóa đồng cấu để chứng minh hiệu quả không có kiến thức. ZK-SNARK được đặc trưng bởi tính cô đọng cao. Bằng cách sử dụng ZK-SNARK, người chứng minh có thể tạo ra một bằng chứng ngắn và gọn, và người xác minh chỉ cần thực hiện một lượng nhỏ phép tính để xác minh tính hợp lệ của bằng chứng mà không cần phải liên lạc với người chứng minh. tục ngữ nhiều lần.tương tác. Bản chất chỉ yêu cầu một tương tác giữa người chứng minh và người xác minh làm cho ZK-SNARK hiệu quả và thiết thực trong các ứng dụng thực tế, đồng thời phù hợp hơn với các yêu cầu về sức mạnh tính toán của ML trên chuỗi. Hiện tại, ZK-SNARK là dạng ZK chính trong ZKML.
Việc trao quyền ZK cho ML chủ yếu được phản ánh trong bằng chứng không có kiến thức về toàn bộ quá trình ML, đó là sự tương tác giữa ML và các chức năng trên chuỗi. Hai vấn đề chính cần được giải quyết trong tương tác này là kết nối các dạng dữ liệu của cả hai và cung cấp sức mạnh tính toán cho quy trình chứng minh ZK.
ML Trao quyền cho ZK: Làm phong phú các kịch bản ứng dụng Web3
ZK giải quyết vấn đề về bằng chứng tin cậy của ML và cung cấp cho ML cơ hội được xâu chuỗi. Nhiều lĩnh vực Web3 rất cần sự hỗ trợ về năng suất hoặc quyết định của AI ML. ZKML cho phép các ứng dụng trên chuỗi nhận ra việc trao quyền cho AI với tiền đề đảm bảo tính phi tập trung và hiệu quả.
DeFi
ZKML có thể giúp DeFi tự động hóa hơn, một là tự động cập nhật thông số giao thức trên chuỗi; hai là tự động hóa các chiến lược giao dịch.
LÀM
ZKML có thể giúp xây dựng danh tính phi tập trung Web3 DID. Trước đây, các chế độ quản lý danh tính như khóa riêng và ghi nhớ khiến trải nghiệm người dùng Web3 kém.Việc xây dựng DID thực có thể được hoàn thành thông qua ZKML để xác định thông tin sinh học của các đối tượng Web3. Đồng thời, ZKML có thể đảm bảo tính bảo mật của quyền riêng tư thông tin sinh học của người dùng .
trò chơi
ZKML có thể giúp các trò chơi Web3 đạt được đầy đủ tính năng trên chuỗi. ML có thể mang lại sự tự động hóa khác biệt cho tương tác trò chơi và tăng sự thú vị của trò chơi; trong khi ZK có thể đưa ra các quyết định tương tác của ML trên chuỗi.
Chăm sóc sức khỏe và tư vấn pháp lý
Tư vấn pháp lý và chăm sóc sức khỏe là những lĩnh vực có tính riêng tư cao và yêu cầu tích lũy số lượng lớn trường hợp. ZKML có thể giúp người dùng đưa ra quyết định và đảm bảo rằng quyền riêng tư của người dùng không bị rò rỉ.
thách thức ZKML
ZKML hiện đang phát triển mạnh mẽ, nhưng vì nó không có nguồn gốc từ chuỗi khối và đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán, ZKML sẽ chủ yếu đối mặt với hai thách thức sau trong tương lai:
Phần kết luận
ZKML là hành trình hai chiều giữa bằng chứng không kiến thức và học máy. Công nghệ chuỗi khối ZK được phát triển gần đây giúp ML giải quyết vấn đề về bằng chứng tin cậy và cung cấp môi trường trực tuyến cho ML; công nghệ AI trưởng thành ML giúp ZK hiện thực hóa hệ sinh thái Web3 mở rộng và đổi mới ứng dụng.
Sự phát triển của ZKML phải đối mặt với một số thách thức, chẳng hạn như vấn đề biến dạng tham số và yêu cầu năng lực tính toán cao đối với các mô hình lớn, nhưng những vấn đề này có thể được giải quyết thông qua đổi mới công nghệ và tăng tốc phần cứng. Với sự xuất hiện và phát triển liên tục của các dự án ZKML, chúng ta có thể thấy trước rằng nó sẽ mang lại nhiều đổi mới và giá trị hơn cho hệ sinh thái Web3 trong các lĩnh vực như DeFi, DID, trò chơi và chăm sóc sức khỏe.
Trong tương lai, ZKML dự kiến sẽ trở thành chìa khóa để thực sự mở khóa sự tích hợp chéo của Web3 + AI, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ để xây dựng thêm các ứng dụng bảo mật, bảo vệ quyền riêng tư và chuỗi khối hiệu quả. Bằng cách kết hợp khả năng xử lý dữ liệu của ZK và khả năng xử lý dữ liệu của ML, chúng tôi chắc chắn sẽ có thể tạo ra một thế giới kỹ thuật số cởi mở, thông minh và đáng tin cậy hơn!