Akankah zkML menjadi arah baru jalur zk?

Popularitas Worldcoin baru-baru ini juga telah menciptakan momentum yang cukup untuk narasi Web 3+AI. Worldcoin termasuk dalam konsep zkML dan berasal dari zk+ML (zero-knowledge proof dan machine learning). Ini juga merupakan kombinasi baru yang telah lama ada. banyak dibicarakan baru-baru ini, zk Tak perlu dikatakan lagi bahwa teknologi perlu disebutkan, dan ML adalah subbidang AI. AI+Web3 telah menjadi narasi populer di industri sebelumnya, tetapi saat ini tidak ada konsep atau kasus penggunaan yang baik untuk menghubungkan keduanya dengan mulus. Pada konferensi Montenegro baru-baru ini, Vitalik juga sangat memuji zkSNARK. Ditambah dengan popularitas Worldcoin, diperkirakan zkML akan menonjol.

Anda mungkin belum familiar dengan zkML. Artikel ini terutama menghilangkan kabut tentang zkML, dengan fokus pada pengenalan, kasus penggunaan, dan beberapa proyek potensial zkML. Secara resmi, karena tidak banyak kasus penggunaan zkML saat ini, saya harap Anda bisa manfaatkan peluang ini dan pelajari terlebih dahulu. Bersiaplah untuk konsep dan kasus penggunaan baru.

Web 3+ML

zkML menggabungkan bukti tanpa pengetahuan dan pembelajaran mesin. Faktanya, di luar Web 3, ML bukan lagi sebuah kata baru. perdagangan, dll. Bidang telah mencapai tingkat yang lebih tinggi melalui teknologi ML, dan ML bahkan telah mengambil posisi dominan di beberapa bidang. Oleh karena itu, zkML juga menjadi tren umum di masa depan. Menanamkan ML dalam kontrak pintar juga akan memberikan hasil yang lebih kompleks dan cerdas metode pemrosesan untuk kontrak pintar.

Dengan menambahkan kemampuan ML, kontrak pintar dapat menjadi lebih otonom dan dinamis, memungkinkan mereka bertindak berdasarkan data on-chain real-time dibandingkan aturan statis. Kontrak pintar akan lebih fleksibel dan mudah beradaptasi dengan lebih banyak skenario, termasuk skenario yang mungkin tidak diantisipasi saat kontrak pertama kali dibuat. Sederhananya, kemampuan ML akan memperluas otomatisasi, akurasi, efisiensi, dan fleksibilitas dari setiap kontrak pintar yang kami masukkan ke dalam rantai.

Saat ini, salah satu alasan mengapa ML tidak diadopsi secara luas dalam kripto adalah karena biaya komputasi untuk menjalankan model ini pada rantai sangat tinggi, misalnya fastBERP - sejenis model bahasa NLP, penerapan model ini memerlukan penggunaan sekitar 1800 MFLOPS (juta float). aritmatika titik), yang tidak dapat dijalankan langsung di EVM. Meskipun model aplikasi perlu membuat prediksi berdasarkan data dunia nyata, untuk memiliki kontrak pintar pada skala ML, kontrak harus memperoleh prediksi tersebut;

Alasan kedua adalah perlunya menangani masalah kerangka kepercayaan model ML. Ada dua poin utama. Pertama adalah privasinya: seperti yang disebutkan sebelumnya, parameter model biasanya bersifat pribadi Hal ini wajar. Hal ini akan menimbulkan beberapa masalah kepercayaan antara pemilik model dan pengguna model; yang kedua adalah kotak hitam algoritmik terkadang disebut "kotak hitam" karena melibatkan banyak langkah otomatis dalam proses penghitungan memahami atau menjelaskan. Langkah-langkah ini melibatkan algoritme yang kompleks dan data dalam jumlah besar, yang dapat menghasilkan keluaran yang tidak pasti dan terkadang acak, sehingga menjadikan algoritme sebagai penyebab bias dan bahkan diskriminasi. Dan teknologi zk dapat menyelesaikan masalah kepercayaan ini dengan sangat efisien.

Jadi zkSNARK muncul saat ini. Teknologi zk di zkML sebagian besar mengacu pada zkSNARK. zkSNARK memberi kita solusi: siapa pun dapat menjalankan model off-chain dan menghasilkan bukti yang ringkas dan dapat diverifikasi yang menunjukkan model yang diharapkan memang menghasilkan hasil yang spesifik, dan bukti ini dapat dipublikasikan di rantai dan ditangkap oleh kontrak pintar serta meningkatkan kecerdasannya. Model ML biasanya memerlukan tiga bagian: data pelatihan, arsitektur model, dan parameter model. Model yang dilatih dapat membuka ruang desain yang diperbarui untuk kontrak pintar selama model tersebut lolos pertimbangan dan verifikasi. (Pelatihan model dan inferensi tidak akan dijelaskan secara rinci)

kasus penggunaan zkML dalam kripto

Kontrak pintar yang ditambahkan dengan zkSNARK +ML juga akan memiliki banyak kasus penggunaan.

DeFi

Oracle pembelajaran mesin off-chain yang dapat diverifikasi

Dikombinasikan dengan zkSNARK yang dikombinasikan dengan inferensi model ML yang terverifikasi, oracle ML off-chain ini dapat digunakan untuk menyelesaikan pasar prediksi dunia nyata dengan andal, mengamankan kontrak protokol, dan banyak lagi dengan memverifikasi inferensi dan menerbitkan bukti secara on-chain.

DeFi Berparameter ML

Banyak subdivisi DeFi yang sebenarnya dapat diotomatisasi. Misalnya, protokol peminjaman dapat menggunakan model ML untuk memperbarui parameter secara real time. Meskipun protokol peminjaman saat ini terutama mengandalkan model off-chain yang dijalankan oleh organisasi untuk menentukan koefisien agunan, LTV, ambang likuidasi, dll., ML dapat memberikan alternatif yang lebih baik dengan model sumber terbuka yang dilatih oleh komunitas sehingga siapa pun dapat menjalankan dan memverifikasinya.

Strategi perdagangan otomatis

Salah satu cara untuk memverifikasi keuntungan dari strategi perdagangan adalah dengan meminta MP memberikan berbagai backtest kepada investor. Tidak ada cara untuk memverifikasi apakah ahli strategi mengikuti model tersebut ketika melakukan perdagangan, namun zkML dapat memberikan solusi untuk itu ketika diterapkan ke lokasi tertentu. Memberikan bukti verifikasi alasan model keuangan.

Bidang keamanan

Pemantauan penipuan kontrak cerdas

Daripada memiliki tata kelola langsung atau aktor terpusat yang mengontrol kemampuan untuk menangguhkan kontrak, model ML dapat digunakan untuk mendeteksi kemungkinan perilaku berbahaya dan menerapkan prosedur penangguhan.

DID dan Sosial

Ganti kunci pribadi dengan otentikasi biometrik (yang saat ini dilakukan Worldcoin)

Manajemen kunci pribadi masih menjadi salah satu masalah yang memusingkan bagi pengguna Web3. Mengekstraksi kunci pribadi melalui pengenalan wajah atau biometrik lainnya adalah solusi yang mungkin untuk zkML, dan Worldcoin menerapkan ini dengan perangkat Orb-nya untuk menentukan apakah seseorang adalah orang sungguhan tanpa mencoba melakukan KYC kepada mereka, dan Worldcoin menggunakan teknologi zk untuk memastikan bahwa output dari model ML-nya tidak mengungkapkan data pribadi pengguna, hal ini dicapai melalui berbagai sensor kamera dan model pembelajaran mesin yang menganalisis fitur wajah dan iris mata.

Rekomendasi yang dipersonalisasi dan pemfilteran konten untuk media sosial Web3

Demikian pula, beberapa media sosial Web 3 dapat dengan mudah memperoleh preferensi dan data pengguna, menunjukkan kepada kita beberapa email spam dan tautan palsu, dan banyak tautan palsu yang menyebabkan dompet pengguna dicuri, dll., tetapi melalui teknologi zkML kita dapat menghindari banyak konten yang tidak perlu. dan tautan email.

Ekonomi Kreator dan Game

Penyeimbangan kembali perekonomian dalam game

Model ML dapat digunakan untuk secara dinamis menyesuaikan penerbitan token, pasokan, penghancuran, ambang batas pemungutan suara, dll. Salah satu model yang mungkin adalah kontrak insentif, yang dapat menyeimbangkan kembali perekonomian dalam game jika ambang batas penyeimbangan kembali tertentu tercapai dan bukti alasannya diverifikasi.

Game on-chain baru

Game AI manusia yang kooperatif dan game on-chain inovatif lainnya dapat dibuat, di mana model AI yang tidak tepercaya bertindak sebagai NPC, dan semua tindakan NPC dikirim ke rantai dengan instruksi yang menyertainya yang dapat diverifikasi oleh siapa pun untuk menentukan pengoperasian model yang benar .

proyek potensi ekologi zkML

Karena zkML masih dalam tahap awal pengembangan, belum banyak proyek yang dapat ditemukan. Berikut ini adalah proyek potensial yang dapat ditemukan untuk semua orang:

koin dunia

Saya tidak akan menjelaskan secara detail tentang Worldcoin. Semua orang pasti sudah mengetahuinya. Silakan lihat “Jika Worldcoin berhasil, apa dampaknya terhadap industri enkripsi?”

Lab Modulus

Modulus Labs adalah salah satu proyek zkML yang lebih beragam, yang membangun teknologi yang dibutuhkan untuk AI on-chain. Bekerja pada kasus penggunaan dan penelitian terkait. Di sisi aplikasi, Modulus Labs telah mengembangkan RockyBot, bot perdagangan on-chain, dan Leela vs. the World, sebuah permainan catur di mana orang sungguhan bermain melawan mesin catur Leela on-chain yang dapat diverifikasi.

manusia

Giza adalah protokol yang didedikasikan untuk menumbuhkan perekonomian melalui AI, memungkinkan penerapan model AI secara on-chain menggunakan pendekatan yang sepenuhnya tidak dapat dipercaya, didukung oleh kemitraan StarkWare, yang pada akhirnya memungkinkan adanya pasar yang menyediakan jalur alternatif untuk pengembangan AI.

Zkaptcha

Zkaptcha berfokus pada masalah robot di Web3, melindungi kontrak pintar dari serangan robot, menggunakan bukti tanpa pengetahuan untuk membuat kontrak pintar yang tahan terhadap serangan Sybil, dan menyediakan layanan kode verifikasi untuk kontrak pintar. Saat ini, proyek ini memungkinkan pengguna akhir untuk menghasilkan bukti pekerjaan manusia dengan melengkapi kode verifikasi. Di masa depan, Zkaptcha akan mewarisi zkML dan meluncurkan layanan yang mirip dengan kode verifikasi Web 2 yang ada, tetapi juga dapat menganalisis perilaku seperti pergerakan mouse. untuk menentukan kinerja pengguna.

Kesimpulan

Saat ini, tampaknya tidak banyak produk di bidang yang menggabungkan zkML dan kripto. Masih ada beberapa masalah yang dihadapi dalam proses pembuatan produk tersebut. zkML dan kripto mungkin memerlukan lebih banyak perbaikan dan optimalisasi di masa mendatang. Namun dengan kombinasi zkSNARK dan ML, kami memiliki alasan untuk percaya bahwa kekuatan zkML dapat membawa prospek dan pengembangan yang lebih baik pada kripto. Kami juga menantikan produk yang lebih beragam di bidang ini. teknologi zk dan kripto memberikan keamanan untuk pengoperasian Lingkungan ML Terpercaya, dan di masa depan, selain inovasi produk, juga dapat melahirkan inovasi dalam model bisnis kripto, karena di dunia Web 3 yang liar dan anarkis ini, desentralisasi, teknologi kripto, dan kepercayaan adalah fasilitas dasar yang paling penting.