背景介绍

在过去的几个月里，人工智能行业出现众多突破性进展。GPT4和稳定扩散等模型正在改变人们生产软件、互联网以及与之互动的方式。

尽管这些新的人工智能模型表现出杰出的性能，但一些人担心人工智能的不可预测性和对齐问题。例如，在线服务的世界中缺乏透明度，大部分的后台工作由人工智能模型运行。要验证这些模型的行为是否符合预期，将会是很大的挑战。此外，用户隐私也值得关注，提供给模型API的所有数据都可以被用来改进人工智能或者被黑客利用。

ZKML可能是这些问题的全新解决方案。通过向机器学习模型输入可验证和不可信任的属性，区块链和ZK技术可以形成能够实现人工智能对齐的框架。

什么是ZKML？

本文中的零知识机器学习（ZKML）是指使用zkSNARK（一种零知识证明）来证明机器学习推理的正确性，而不透露模型的输入或模型参数。根据信息是否私有，ZKML的用例可以分为以下类型：

公共模式+私人数据：

• 具有隐私性的机器学习：ZKML可以用来训练和评估敏感数据上的机器学习模型，而不向其他人透露数据。这对于医疗诊断和金融欺诈检测等应用非常重要。我们还看到一些公司在生物识别数据认证上使用ZKML，以建立非机器人证明（proof of humanity）服务。
• 证明：在一个大多数在线内容由人工智能生成的世界里，密码学可以作为一种来源保证内容真实。人们正在尝试使用ZKML来对抗深度造假问题。

私人模式+公共数据

• 模型的真实性：ZKML可以用来确保机器学习模型的一致性。这对用户来说很重要，可以确保模型提供者没有偷懒使用成本较低的模型或被黑客攻击。
• 去中心化的Kaggle：ZKML允许数据科学竞赛的参与者在公共测试数据上证明模型的准确性，而无需透露训练时的模型权重。

公共模型+公共数据

• 去中心化推理：这种方法主要是利用ZKML的简洁性，将复杂的人工智能计算压缩到类似于ZK rollup的链上证明。这种方法可以将模型服务的成本分配给多个节点。

由于zkSNARK将成为加密货币世界一项非常重要的技术，ZKML也有可能改变加密货币世界的格局。通过向智能合约加入人工智能功能，ZKML可以解锁更复杂的链上应用。这种整合在ZKML社区内被描述为“为区块链装上双眼”。

技术瓶颈

但ZK-ML也面临几大技术挑战，当下亟待解决。

• 量化：ZKP在场上工作，但神经网络是在浮点上训练的。这意味着为了使神经网络模型对zk/区块链友好，需要将其转换为具有完整计算轨迹的定点算术表示。这可能会牺牲模型的性能，因为参数的精度较低。
• 跨语言翻译：神经网络人工智能模型使用python和cpp书写，而ZKP电路使用rust语言。所以我们需要翻译层来将模型转换成基于ZKP的运行时间。通常这种类型的翻译层需要基于特定模型，很难设计一个通用的翻译层。
• ZKP的计算成本：基本上ZKP的成本会比原来的ML计算高很多。根据Modulus Labs的一个实验，对于一个拥有2000万个参数的模型，生成证明需要1-5分钟以上，内存消耗约为20-60GB，具体情况取决于ZK证明系统的情况。

发展现状

即使面临上述挑战，我们已经看到ZKML在加密货币社区引起关注，一些伟大的团队正在该领域探索。

基础设施

模型编译器

由于ZKML的主要瓶颈是将人工智能模型转换为ZK电路，一些团队正在研究ZK模型编译器等基础设施层。从一年前的逻辑回归模型或简单的CNN模型开始，该领域已经快速发展至更复杂的模型。

• EZKL项目现在支持高达100mm参数的模型。它使用ONNX格式和halo2 ZKP系统。该库还支持只提交模型的一部分。
• ZKML库已经支持GPT2、Bert和扩散模型的ZKP。

ZKVM

ZKML编译器也属于零知识虚拟机的普遍范畴之内。

关于【ZKML 整合 ZK 技术开启可验证 AI 的未来，将解锁哪些新应用场景？】的延伸阅读

• 零知识机器学习（zkML）是链上AI的未来吗？（附优质项目介绍）

  区块链+AI是当前热门话题，零知识机器学习（zkML）被认为是保护数据隐私的解决方案。Spectral、Worldcoin、Risc Zero和Giza等项目都利用zkML来提高安全性和隐私性，目标是在区块链上扩展ML操作并提供MLaaS服务。Zero和Spice AI合作提供全面的zkML工具包，Giza利用zkML在Starknet上实现安全的金融策略执行，Vanna提供多种验证方式，未来可用于游戏、智能合约漏洞检测和风险预警。zkML目前存在局限性，可能只适用于小型ML模型，替代方案有opML和teeML。

• ZKM CEO：通用 zkVM 如何实现网络效应？

  ZKM致力于将灵活性和适应性放在项目核心，通过建立独特的用例推动技术栈的采用。他们已发布Entangled Rollup LightPaper，详细介绍了用于联通区块链碎片化流动的互操作性机制。Entangled Rollup已成功支持以太坊和比特币网络之间的验证，并提供原生安全性和可持续收益。未来目标是统一多个生态系统的流动性，包括以太坊、比特币、Cosmos和Ton等网络。ZKM是一个底层基础设施项目，致力于提供最佳指导。

• Risc Zero是一个使用开源RiscV指令集的zkVM，所以它可以支持C++和Rust的ZKP。该zkDTP项目展示了如何将决策树ML模型转换为rust并在Risc Zero上运行。
• 我们也看到一些团队正在尝试用 Startnet(Giza) 和 Aleo (zero gravity)和将AI模型引入链上。

应用

除了基础设施方面的举措外，其他团队也开始探索ZKML的应用。

DeFi：

• DeFi的一个用例是人工智能驱动的金库，其机制由人工智能模型而非一成不变的策略来确定。这些策略可以吸收链上和链下数据来预测市场趋势并执行交易。ZKML保证了链上模型的一致性。这可以使整个过程自动和无信任。Mondulus Labs正在建立RockyBot。该团队训练了一个链上人工智能模型来预测ETH价格，并建立了一个智能合约来自动与该模型进行交易。
• 其他潜在的DeFi用例包括AI驱动的DEX和借贷协议。预言机还可以利用ZKML提供由链外数据产生的新型数据源。

游戏：

• Modulus Labs推出基于ZKML的国际象棋游戏LeeLa，在该游戏中所有的用户一起与一个受ZK验证、由人工智能模型驱动的机器人对弈。人工智能可以为现有的完全链上游戏带来更多的互动功能。

NFT/创造者经济：

• EIP-7007：该EIP提供了一个接口，可以使用ZKML来验证人工智能为NFT生成的内容是否确实来自使用一定输入（提示）的模型。该标准可以赋能人工智能生成的NFT集合，甚至为新类型的创作者经济注入动力。

身份：

• Wordcoin项目正在提供一个基于用户生物识别信息的非机器人证明解决方案。该团队正在探索使用ZKML，让用户以无权限的方式生成IRIS（国际修复信息系统）代码。当生成IRIS码的算法升级后，用户可以下载模型并自行生成证明，而不需要前往对象请求代理站。

采用的关键

考虑到人工智能模型零知识证明的高成本。我们认为ZKML的采用可以从一些信任成本高的加密货币原生用例开始。

值得考虑的另一市场是数据隐私非常重要的行业，如医疗保健。尽管存在联合学习和安全MPC等其他解决方案，但ZKML拥有区块链可扩展激励网络的优势。

更广泛地大规模采用ZKML可能会是由于人们对现有大型人工智能供应商失去信任。是否会发生一些事件，从而提高整个行业的意识，促使用户考虑可验证的人工智能技术？

总结

ZKML仍然处于早期阶段，仍有许多挑战需要克服。但随着ZK技术的改进，我们认为人们很快就会发现几个具有强大产品市场适应性的ZKML用例。这些用例在开始时可能看起来十分小众。但随着中心化人工智能取得越来越多的发展，渗透到每个行业甚至人类生活中，人们可能会发现ZKML的更大价值。

如果你正在建立ZKML应用程序或基础设施，请在推特上联系@alanwwu。我们将乐于与您交谈

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