zkML: недостающий уровень доверия для ИИ и криптоиндустрии
ИИ всё глубже интегрируется в DeFi — от автоматических ликвидаций и динамического ценообразования комиссий до ончейн-оптимизаторов доходности. Но остаётся нерешённая критически важная проблема: как проверить, что модель ИИ действительно выполнила заявленные вычисления, не запуская всю модель повторно в блокчейне?
Решение — машинное обучение с доказательствами с нулевым разглашением (zkML). Оно позволяет доказывающей стороне создать криптографическое доказательство того, что конкретная модель получила конкретный результат на основе конкретных входных данных. Всё это можно проверить в блокчейне, потратив лишь малую часть вычислительных ресурсов.
Почему это важно?
• Протоколы DeFi, использующие ИИ для оценки рисков, можно проверять без необходимости доверять кому-либо
• Ончейн-агенты ИИ могут доказать, что их выводы были получены честно, а не подверглись манипуляции
• Владельцы моделей могут монетизировать результаты, не раскрывая веса моделей
• Смарт-контракты могут использовать результаты работы ИИ с той же гарантией доверия, что и ценовые данные оракулов
Наилучшие перспективы у сетей с финализацией с низкой задержкой и низкой стоимостью проверки доказательств: $ETH благодаря снижению затрат на calldata в рамках EIP-4844, $SOL благодаря пропускной способности параллельного исполнения и $BNB благодаря ZK-инфраструктуре opBNB.
zkML пока находится на ранней стадии — создание доказательств всё ещё медленное и требует мощного оборудования. Но прогресс стремительный. Когда доказательства выполнения инференса станут дешёвыми, предел доверия к ончейн-ИИ навсегда поднимется.
Доверие — самый дефицитный ресурс в криптоиндустрии. zkML позволяет программировать его.
#zkML #AIandCrypto #ZeroKnowledge #DeFiInfrastructure #Blockchain
ИИ всё глубже интегрируется в DeFi — от автоматических ликвидаций и динамического ценообразования комиссий до ончейн-оптимизаторов доходности. Но остаётся нерешённая критически важная проблема: как проверить, что модель ИИ действительно выполнила заявленные вычисления, не запуская всю модель повторно в блокчейне?
Решение — машинное обучение с доказательствами с нулевым разглашением (zkML). Оно позволяет доказывающей стороне создать криптографическое доказательство того, что конкретная модель получила конкретный результат на основе конкретных входных данных. Всё это можно проверить в блокчейне, потратив лишь малую часть вычислительных ресурсов.
Почему это важно?
• Протоколы DeFi, использующие ИИ для оценки рисков, можно проверять без необходимости доверять кому-либо
• Ончейн-агенты ИИ могут доказать, что их выводы были получены честно, а не подверглись манипуляции
• Владельцы моделей могут монетизировать результаты, не раскрывая веса моделей
• Смарт-контракты могут использовать результаты работы ИИ с той же гарантией доверия, что и ценовые данные оракулов
Наилучшие перспективы у сетей с финализацией с низкой задержкой и низкой стоимостью проверки доказательств: $ETH благодаря снижению затрат на calldata в рамках EIP-4844, $SOL благодаря пропускной способности параллельного исполнения и $BNB благодаря ZK-инфраструктуре opBNB.
zkML пока находится на ранней стадии — создание доказательств всё ещё медленное и требует мощного оборудования. Но прогресс стремительный. Когда доказательства выполнения инференса станут дешёвыми, предел доверия к ончейн-ИИ навсегда поднимется.
Доверие — самый дефицитный ресурс в криптоиндустрии. zkML позволяет программировать его.
#zkML #AIandCrypto #ZeroKnowledge #DeFiInfrastructure #Blockchain