ZkML sẽ là hướng đi mới của đường đua zk?

Sự phổ biến gần đây của Worldcoin cũng đã tạo đủ động lực cho câu chuyện về Web 3+AI. Worldcoin thuộc về khái niệm zkML và có nguồn gốc từ zk+ML (bằng chứng không có kiến ​​thức và học máy). đã được đề cập rất nhiều gần đây, zk Không cần phải nói rằng công nghệ cần được đề cập đến và ML là một trường con của AI+Web3 đã từng là một câu chuyện phổ biến trong ngành trước đây, nhưng hiện tại không có khái niệm hay trường hợp sử dụng nào hay. Kết nối liền mạch cả hai. Tại hội nghị Montenegro gần đây, Vitalik cũng đánh giá cao zkSNARK Cùng với sự phổ biến của Worldcoin, có thể thấy trước rằng zkML sẽ nổi bật.

Bạn có thể chưa quen với zkML. Bài viết này chủ yếu làm sáng tỏ những mù mờ về zkML, tập trung vào phần giới thiệu, các trường hợp sử dụng và một số dự án tiềm năng của zkML về mặt chính thức, vì hiện tại không có nhiều trường hợp sử dụng cho zkML, tôi hy vọng bạn có thể làm được. nắm bắt cơ hội và tìm hiểu trước về nó. Hãy chuẩn bị sẵn sàng cho các khái niệm và trường hợp sử dụng mới.

Web 3 + ML

zkML kết hợp bằng chứng không kiến ​​thức và học máy. Trên thực tế, ngoài Web 3, ML không còn là một từ mới nữa. Công nghệ này đã được sử dụng rộng rãi trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lái xe tự động, e-. thương mại, v.v. Các lĩnh vực đã đạt đến trình độ cao hơn thông qua công nghệ ML và ML thậm chí còn chiếm vị trí thống trị trong một số lĩnh vực. Do đó, zkML cũng là xu hướng chung trong tương lai. Việc nhúng ML vào hợp đồng thông minh cũng sẽ mang lại sự phức tạp và thông minh hơn. phương pháp xử lý hợp đồng thông minh.

Bằng cách bổ sung khả năng ML, hợp đồng thông minh có thể trở nên tự chủ và năng động hơn, cho phép chúng hoạt động dựa trên dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực thay vì các quy tắc tĩnh. Hợp đồng thông minh sẽ linh hoạt hơn và thích ứng với nhiều tình huống hơn, bao gồm cả những tình huống có thể không lường trước được khi hợp đồng được tạo ban đầu. Nói một cách đơn giản, khả năng ML sẽ mở rộng tính tự động hóa, độ chính xác, hiệu quả và tính linh hoạt của bất kỳ hợp đồng thông minh nào mà chúng tôi đưa vào chuỗi.

Hiện tại, một trong những lý do khiến ML không được áp dụng rộng rãi trong tiền điện tử là do chi phí tính toán để chạy các mô hình này trên chuỗi rất cao. Ví dụ: fastBERP - một loại mô hình ngôn ngữ NLP, việc áp dụng mô hình này đòi hỏi phải sử dụng. khoảng 1800 MFLOPS (triệu số thực điểm), không thể chạy trực tiếp trên EVM. Mặc dù các mô hình ứng dụng cần đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu trong thế giới thực, nhưng để có hợp đồng thông minh ở quy mô ML, hợp đồng phải đạt được những dự đoán đó;

Lý do thứ hai là cần phải giải quyết vấn đề về khung tin cậy của các mô hình ML. Một là tính riêng tư của nó: như đã đề cập trước đó, các tham số của mô hình thường được giữ bí mật. Điều này là đương nhiên, điều này sẽ gây ra một số vấn đề về lòng tin giữa chủ sở hữu mô hình và người dùng mô hình; thứ hai là các mô hình ML đôi khi được gọi là "hộp đen" vì chúng bao gồm nhiều bước tự động khó thực hiện. hiểu hoặc giải thích. Các bước này liên quan đến các thuật toán phức tạp và lượng dữ liệu lớn, có thể dẫn đến kết quả đầu ra không chắc chắn và đôi khi ngẫu nhiên, khiến thuật toán trở thành thủ phạm gây ra sai lệch và thậm chí là phân biệt đối xử. Và công nghệ zk có thể giải quyết vấn đề tin cậy này rất hiệu quả.

Vì vậy, zkSNARK xuất hiện vào thời điểm này. Công nghệ zk trong zkML chủ yếu đề cập đến zkSNARK cung cấp cho chúng tôi một giải pháp: bất kỳ ai cũng có thể chạy một mô hình ngoài chuỗi và tạo ra bằng chứng ngắn gọn và có thể kiểm chứng cho thấy mô hình đó tạo ra một kết quả cụ thể. và bằng chứng này có thể được xuất bản trực tuyến và được hợp đồng thông minh nắm bắt cũng như nâng cao trí thông minh của nó. Các mô hình ML thường yêu cầu ba phần: dữ liệu huấn luyện, kiến ​​trúc mô hình và các tham số mô hình. Mô hình được đào tạo có thể mở ra một không gian thiết kế cập nhật cho các hợp đồng thông minh miễn là nó vượt qua được lý luận và xác minh. (Huấn luyện mô hình và suy luận sẽ không được mô tả chi tiết)

Các trường hợp sử dụng zkML trong tiền điện tử

Hợp đồng thông minh được thêm bằng zkSNARK +ML cũng sẽ có nhiều trường hợp sử dụng. Sau đây là các trường hợp sử dụng của nó:

DeFi

Các oracle học máy ngoài chuỗi có thể xác minh được

Kết hợp với zkSNARK kết hợp với suy luận đã được xác minh của các mô hình ML, các dự đoán ML ngoài chuỗi này có thể được sử dụng để giải quyết các thị trường dự đoán trong thế giới thực, hợp đồng giao thức an toàn, v.v. một cách đáng tin cậy bằng cách xác minh suy luận và xuất bản bằng chứng trên chuỗi.

DeFi được tham số hóa ML

Nhiều phân khu của DeFi thực sự có thể được tự động hóa. Ví dụ: các giao thức cho vay có thể sử dụng mô hình ML để cập nhật các tham số theo thời gian thực. Mặc dù các giao thức cho vay ngày nay chủ yếu tin tưởng vào các mô hình ngoài chuỗi do các tổ chức điều hành để xác định hệ số tài sản thế chấp, LTV, ngưỡng thanh lý, v.v., ML có thể cung cấp giải pháp thay thế tốt hơn với các mô hình nguồn mở do cộng đồng đào tạo mà bất kỳ ai cũng có thể chạy và xác minh.

Chiến lược giao dịch tự động

Một cách để xác minh lợi nhuận của chiến lược giao dịch là yêu cầu MP cung cấp nhiều thử nghiệm ngược khác nhau cho các nhà đầu tư. Không có cách nào để xác minh xem nhà chiến lược có tuân theo mô hình khi thực hiện giao dịch hay không, nhưng zkML có thể cung cấp giải pháp cho nó khi được triển khai. đến một địa điểm cụ thể. Cung cấp bằng chứng xác minh lý luận về mô hình tài chính.

Lĩnh vực bảo mật

Giám sát gian lận hợp đồng thông minh

Thay vì có sự quản lý trực tiếp hoặc các tác nhân tập trung kiểm soát khả năng tạm dừng hợp đồng, các mô hình ML có thể được sử dụng để phát hiện hành vi nguy hiểm có thể xảy ra và thực thi các thủ tục tạm dừng.

DID và xã hội

Thay thế khóa riêng bằng xác thực sinh trắc học (đó là những gì Worldcoin hiện đang làm)

Quản lý khóa riêng vẫn là một trong những vấn đề đau đầu của người dùng Web3. Trích xuất khóa riêng thông qua nhận dạng khuôn mặt hoặc sinh trắc học khác là một giải pháp khả thi cho zkML và Worldcoin đang áp dụng điều này với thiết bị Orb của mình để xác định xem ai đó có phải là người thật hay không mà không cần cố gắng KYC họ và sử dụng công nghệ zk để đảm bảo rằng đầu ra của các mô hình ML của nó không tiết lộ dữ liệu cá nhân của người dùng, đạt được điều này thông qua các cảm biến máy ảnh và mô hình học máy khác nhau để phân tích các đặc điểm khuôn mặt và mống mắt.

Đề xuất được cá nhân hóa và lọc nội dung cho phương tiện truyền thông xã hội Web3

Tương tự, một số phương tiện truyền thông xã hội Web 3 có thể dễ dàng lấy được tùy chọn và dữ liệu của người dùng, hiển thị cho chúng tôi một số email spam và liên kết sai, đồng thời nhiều liên kết sai dẫn đến việc ví của người dùng bị đánh cắp, v.v., nhưng thông qua công nghệ zkML, chúng tôi có thể tránh được nhiều nội dung không cần thiết và liên kết email.

Kinh tế sáng tạo và trò chơi

Tái cân bằng nền kinh tế trong trò chơi

Các mô hình ML có thể được sử dụng để điều chỉnh linh hoạt việc phát hành, cung cấp, tiêu hủy, ngưỡng biểu quyết, v.v. Một mô hình khả thi là hợp đồng khuyến khích, có thể tái cân bằng nền kinh tế trong trò chơi nếu đạt đến ngưỡng tái cân bằng nhất định và bằng chứng lý luận được xác minh.

Trò chơi trực tuyến mới

Các trò chơi AI-con người hợp tác và các trò chơi trên chuỗi đổi mới khác có thể được tạo ra, trong đó các mô hình AI không đáng tin cậy đóng vai trò là NPC và tất cả các hành động của NPC được gửi đến chuỗi cùng với các hướng dẫn đi kèm mà bất kỳ ai cũng có thể xác minh để xác định bằng chứng hoạt động chính xác của mô hình. .

dự án tiềm năng sinh thái zkML

Vì zkML vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu nên không có nhiều dự án có thể tìm thấy Sau đây là những dự án tiềm năng dành cho tất cả mọi người:

Worldcoin

Tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết về Worldcoin. Mọi người chắc đã quen thuộc với nó. Vui lòng tham khảo “Nếu Worldcoin thành công, nó sẽ có tác động gì đến ngành công nghiệp mã hóa?”

Phòng thí nghiệm mô đun

Modulus Labs là một trong những dự án đa dạng hơn của zkML, xây dựng công nghệ cần thiết cho AI trên chuỗi. Làm việc cả trên các trường hợp sử dụng và nghiên cứu liên quan. Về mặt ứng dụng, Modulus Labs đã phát triển RockyBot, một bot giao dịch trên chuỗi và Leela vs. the World, một trò chơi cờ vua trong đó người thật đấu với một phiên bản trên chuỗi có thể kiểm chứng được của công cụ cờ vua Leela.

nhân loại

Giza là một giao thức dành riêng cho việc phát triển nền kinh tế thông qua AI, cho phép triển khai các mô hình AI trên chuỗi bằng cách sử dụng cách tiếp cận hoàn toàn không cần tin cậy, được hỗ trợ bởi mối quan hệ đối tác của StarkWare, cuối cùng tạo điều kiện cho một thị trường cung cấp các con đường thay thế để phát triển AI.

Zkaptcha

Zkaptcha tập trung vào vấn đề robot trong Web3, bảo vệ hợp đồng thông minh khỏi các cuộc tấn công của robot, sử dụng bằng chứng không có kiến ​​thức để tạo hợp đồng thông minh có khả năng chống lại các cuộc tấn công của Sybil và cung cấp dịch vụ mã xác minh cho hợp đồng thông minh. Hiện tại, dự án cho phép người dùng cuối tạo bằng chứng về công việc của con người bằng cách hoàn thành mã xác minh. Trong tương lai, Zkaptcha sẽ kế thừa zkML và khởi chạy một dịch vụ tương tự như mã xác minh Web 2 hiện có, nhưng cũng có thể phân tích các hành vi như di chuyển chuột. để xác định hiệu suất của người dùng.

Phần kết luận

Hiện tại, có vẻ như không có nhiều sản phẩm trong lĩnh vực kết hợp zkML và tiền điện tử. Sẽ vẫn còn một số vấn đề gặp phải trong quá trình xây dựng các sản phẩm đó và tiền điện tử có thể cần nhiều cải tiến và tối ưu hóa hơn trong tương lai. Nhưng với sự kết hợp giữa zkSNARK và ML, chúng tôi có lý do để tin rằng sức mạnh của zkML có thể mang lại triển vọng và sự phát triển tốt hơn cho tiền điện tử. Chúng tôi cũng mong muốn có nhiều sản phẩm đa dạng hơn trong lĩnh vực công nghệ zk và tiền điện tử mang lại sự bảo mật cho hoạt động của tiền điện tử. Môi trường ML đáng tin cậy và trong tương lai, ngoài việc đổi mới sản phẩm, nó cũng có thể tạo ra sự đổi mới trong các mô hình kinh doanh tiền điện tử, bởi vì trong thế giới Web 3 hoang dã và vô chính phủ này, sự phân cấp, công nghệ tiền điện tử và sự tin cậy là những cơ sở Cơ bản quan trọng nhất.