zkML、人工知能の次の大きな物語？

原文作者：hitesh.eth

原文编译：Frank，Foresight New

zkML、人工知能の次の大きな物語かもしれません。

しかし、多くの人にとって、zkMLは理解するのが少し複雑です。この記事では、最も簡単な方法で解説します。

zkMLとは？

簡単に言うと、zkML = ZKP + ML

ここで：ZKP = ゼロ知識証明、ML = 機械学習。

つまり、zkML = ゼロ知識証明機械学習

要するに、機械学習モデルにZKP技術を使用して出力内容を生成し、同時にトレーニングプロセスで使用された機密データを漏らさず、計算の正確性を保証することです。

では、機械学習モデルとは何でしょうか？機械学習モデルは、大量のデータに基づいて予測を行うように訓練されたコンピュータプログラムです。

例えば、ChatGPTなどの大規模言語モデルは、機械学習モデルの上に構築されています。

では、推論とは何でしょうか？推論は、ユーザーのプロンプトを分析し、文脈を理解しようとし、訓練されたデータモデルを使用して結果を提供するプロセスです。

ChatGPTを例にとってみましょう：

推論プロセスの最初のステップは、入力を作成することです。例えば、「Drakeスタイルの暗号ラップソングを作成してください」というプロンプトを入力します。

次に、ChatGPTは文脈「Drakeスタイルの暗号ラップソング」を分析します。そして、ユーザーのプロンプトの要求に基づいて訓練モデルを活性化し、訓練データのパターンを認識し、Drakeスタイルの暗号ラップソングを出力として作成します。

zkMLは何ができるのか？

推論の全過程において、機密データが漏洩する可能性のあるプライバシーの問題が2つあります：

• メンバーシップ推論攻撃（Membership Inference attacks）：攻撃者はモデルの出力を分析して、特定のデータポイントがトレーニングプロセスの一部であるかどうかを推測できます；

• モデル反転攻撃（Model Inversion attacks）：特定のプロンプトを構築することで、攻撃者は出力からトレーニングデータの断片を再構築しようとする可能性があります；

zkMLはこれにどのように役立つのでしょうか？zkMLは、トレーニングデータ自体を公開することなく、機密データに対して推論を行うことを可能にします。

これは、Plonky、Halo 2などのZK証明システムを使用することで実現されており、現在Plonky 2が最速のZK証明システムです。

zkMLを使用すれば、攻撃者はトレーニングデータに直接アクセスすることは決してできません。

zkMLの発展状況

現在、zkMLはまだ初期段階にあり、いくつかのスタートアップがzkMLインフラストラクチャの構築に取り組んでいます。

その中でRisc ZeroはSpice AIと協力して、開発者向けの完全なzkMLソリューションを構築しています。

IngonyamaはZK技術専用のハードウェアを開発しており、これによりZK技術分野への参入障壁が低くなる可能性があります。また、zkMLはモデルのトレーニングプロセスにも使用される可能性があります。

ModulusはzkMLを使用して、人工知能をオンチェーン推論プロセスに適用しています。現在、彼らは6つのパートナーと提携しており、これらのパートナーは異なるzkMLの使用ケースを構築しています：

例えば、Upshotは価格予測モデルを構築し、WorldcoinはModulusを使用してプライベートな身分証明を行い、AI ARENAはゲームの経済モデルにzkMLを使用しています。

プライバシー保護型のブロックチェーンプロジェクト、Oasis Protocol、Secret Network、Aleoも、エコシステム内でzkMLに基づくユースケースを探求しています。また、NOYA.aiもzkMLを使用して全チェーンDeFi戦略を構築しています。

OraProtocolは、ZKに基づく信頼のない機械学習推論プロトコルを構築しており、開発者はzkML推論を使用して、機械学習によって駆動され、Ethereumによって保護された任意の分散型アプリケーションを構築できるようになります。

zkMLに関する全体の物語はまだ初期段階にありますが、今後数ヶ月の間に、このブルマーケットの中でこの物語に対する盛り上がりが見られると予想しています。したがって、今はこの分野を注意深く追跡し、適切な準備を整える絶好の機会です。