ข้อดีและความท้าทายของ ZKML สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงแบบ Zero-Knowledge

เทคโนโลยีบล็อกเชนและแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสองสาขาที่ได้รับความสนใจอย่างมาก เป็นผู้นำความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีด้วยลักษณะการกระจายอำนาจและความสามารถในการขับเคลื่อนข้อมูลตามลำดับ ZK (Zero-Knowledge ซึ่งต่อไปนี้จะเรียกว่า ZK) ในเทคโนโลยีบล็อกเชนเป็นแนวคิดในการเข้ารหัส **หมายถึงกระบวนการพิสูจน์หรือโต้ตอบซึ่งผู้พิสูจน์สามารถพิสูจน์ข้อความบางอย่างต่อผู้ตรวจสอบความถูกต้องของข้อความนี้โดยไม่ต้องเปิดเผยเจาะจงใด ๆ ข้อมูลเกี่ยวกับมัน **ML (การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งต่อไปนี้จะเรียกว่า ML) เป็นแขนงหนึ่งของ AI แมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้จากข้อมูลอินพุต สรุปข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลอง และคาดการณ์และตัดสินใจ

ในบริบทนี้ ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) ซึ่งรวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกันได้เฟื่องฟูเมื่อไม่นานมานี้ ZKML รวมการปกป้องความเป็นส่วนตัวและความสามารถในการตรวจสอบของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เข้ากับการประมวลผลข้อมูลและความสามารถในการตัดสินใจของแมชชีนเลิร์นนิง นำมาซึ่งโอกาสและความเป็นไปได้ใหม่ ๆ สำหรับแอปพลิเคชันบล็อกเชน ZKML มอบโซลูชันเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล และปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณไปพร้อมๆ กัน

บทความนี้จะแนะนำ ZKML ในเชิงลึก ทำความเข้าใจหลักการทางเทคนิคและสถานการณ์การใช้งาน สำรวจข้อมูลข้ามสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้กับนักพัฒนา และสุดท้ายจะเปิดเผยว่า ZKML สามารถสร้างอนาคตดิจิทัลด้วยความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และประสิทธิภาพที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นได้อย่างไร **

**ZKML: **Zero-knowledge Proof รวมเข้ากับแมชชีนเลิร์นนิง

มีเหตุผลสองประการที่ทำให้การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถรวมกันบนบล็อกเชนได้:

ในแง่หนึ่ง เทคโนโลยี Zero-Knowledge ของ ZK ไม่เพียงหวังให้เกิดการตรวจสอบการทำธุรกรรมบนเครือข่ายอย่างมีประสิทธิภาพ นักพัฒนา ZK ยังหวังว่า ZK จะสามารถนำไปใช้ในด้านนิเวศวิทยาที่กว้างขึ้น และการสนับสนุน AI อันทรงพลังของ ML ได้กลายเป็นแอปพลิเคชั่น ZK ผู้สนับสนุนที่ยอดเยี่ยมสำหรับการขยายระบบนิเวศ

ในทางกลับกัน กระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการใช้โมเดล ML ประสบปัญหาในการพิสูจน์ความน่าเชื่อถือ** ZK สามารถช่วย ML ตระหนักถึงการพิสูจน์ความถูกต้องโดยไม่รั่วไหลของข้อมูลและแก้ปัญหาความไม่ไว้วางใจของ ML การรวมกันของ ZKML หมายความว่าทั้งสองใช้สิ่งที่พวกเขาต้องการและไปทั้งสองทิศทาง และยังจะเพิ่มแรงผลักดันให้กับระบบนิเวศของบล็อกเชน

ZK และ ML ช่วยเสริมซึ่งกันและกันในด้านความต้องการและความสามารถด้านการพัฒนา

ML มีปัญหาด้านความน่าเชื่อถือมากมายที่ต้องแก้ไข และความถูกต้อง ความสมบูรณ์ และความเป็นส่วนตัวของเวิร์กโฟลว์แต่ละรายการจำเป็นต้องได้รับการพิสูจน์ ZK สามารถตรวจสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพว่าการประมวลผลประเภทใดทำงานอย่างถูกต้องภายใต้หลักการของการรับประกันความเป็นส่วนตัว แก้ปัญหาการพิสูจน์ความน่าเชื่อถือที่มีมาอย่างยาวนานในแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างดี ความสมบูรณ์ของโมเดลเป็นปัญหาสำคัญในการพิสูจน์ความน่าเชื่อถือในกระบวนการฝึกอบรม ML แต่การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและข้อมูลที่โมเดล ML ได้รับการฝึกอบรมและใช้งานก็มีความสำคัญเท่าเทียมกัน สิ่งนี้ทำให้การฝึกอบรม ML เป็นเรื่องยากที่จะผ่านการตรวจสอบและหน่วยงานกำกับดูแลของบุคคลที่สามเพื่อพิสูจน์ความน่าเชื่อถือให้เสร็จสมบูรณ์ และ ZK แบบกระจายศูนย์ที่มีแอตทริบิวต์ที่ไม่มีความรู้เป็นเส้นทางพิสูจน์ความน่าเชื่อถือที่เข้ากันได้สูงกับ ML

“AI ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน บล็อกเชนปรับความสัมพันธ์ด้านการผลิตให้เหมาะสม” ML ใส่โมเมนตัมนวัตกรรมและคุณภาพการบริการที่สูงขึ้นลงในแทร็ก ZK, ZK ให้ ML สามารถตรวจสอบได้และปกป้องความเป็นส่วนตัว, ZKML และ ZKML อยู่ในสภาพแวดล้อมบล็อกเชน การดำเนินการเสริม

ข้อดีทางเทคนิคของ ZKML

ข้อได้เปรียบทางเทคนิคหลักๆ ของ ZKML ทำให้ตระหนักถึงการผสมผสานระหว่างความสมบูรณ์ของการคำนวณ การปกป้องความเป็นส่วนตัว และการเพิ่มประสิทธิภาพแบบฮิวริสติก จากมุมมองด้านความเป็นส่วนตัว ข้อดีของ ZKML คือ:

บรรลุการตรวจสอบที่โปร่งใส

Zero-knowledge Proof (ZK) สามารถประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียดภายในของโมเดล เปิดใช้กระบวนการประเมินที่โปร่งใสและไม่ไว้วางใจ

รับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

สามารถใช้ ZK เพื่อตรวจสอบข้อมูลสาธารณะโดยใช้โมเดลสาธารณะหรือตรวจสอบข้อมูลส่วนตัวโดยใช้โมเดลส่วนตัวเพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัวและความละเอียดอ่อนของข้อมูล

ZK เองรับประกันความถูกต้องของข้อความบางอย่างภายใต้สมมติฐานของการรับรองความเป็นส่วนตัวผ่านโปรโตคอลการเข้ารหัส ซึ่งจะแก้ไขข้อบกพร่องของการเรียนรู้ของเครื่องที่พิสูจน์ความถูกต้องของคอมพิวเตอร์ในการปกป้องความเป็นส่วนตัวและการเรียนรู้ของเครื่องเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิคในการปกป้องความเป็นส่วนตัว **การรวม ZK เข้ากับกระบวนการ ML จะสร้างแพลตฟอร์มที่ปลอดภัยและรักษาความเป็นส่วนตัวซึ่งแก้ไขข้อบกพร่องของการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม ** สิ่งนี้ไม่เพียงกระตุ้นให้บริษัทด้านความเป็นส่วนตัวนำเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ นักพัฒนา Web2 ยังมีแรงจูงใจมากขึ้นในการสำรวจศักยภาพทางเทคโนโลยีของ Web3

ZK ช่วยให้ ML: มอบโครงสร้างพื้นฐานแบบออนเชน

พันธนาการของพลังการประมวลผลบนห่วงโซ่ ML และ ZK-SNARK

เหตุผลที่ ML ซึ่งเป็น off-chain ค่อนข้างสมบูรณ์ เพิ่งเข้ามาอยู่ใน chain เนื่องจากค่าพลังการประมวลผลของ blockchain นั้นสูงเกินไป โครงการแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากไม่สามารถทำงานโดยตรงในสภาพแวดล้อมบล็อกเชนที่แสดงโดย EVM เนื่องจากข้อจำกัดด้านกำลังการประมวลผล ในขณะเดียวกัน แม้ว่าการตรวจสอบความถูกต้องของ ZK จะมีประสิทธิภาพมากกว่าการคำนวณซ้ำ ข้อได้เปรียบนี้จำกัดเฉพาะการประมวลผลข้อมูลธุรกรรมที่มาจากบล็อกเชนเท่านั้น เมื่อการคำนวณและการโต้ตอบการเข้ารหัสที่ซับซ้อนของ ZK เผชิญกับการคำนวณ ML จำนวนมาก ปัญหา TPS ต่ำของบล็อกเชนจะถูกเปิดเผย และพลังการประมวลผลต่ำของบล็อกเชนได้กลายเป็นกุญแจมือที่ใหญ่ที่สุดที่ขัดขวาง ML บนเชน **

การเกิดขึ้นของ ZK-SNARK ช่วยบรรเทาปัญหาความต้องการพลังงานการประมวลผลสูงของ ML ZK-SNARKs เป็นโครงสร้างการเข้ารหัสของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ และชื่อเต็มของมันคือ “Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge” เป็นเทคนิคที่ใช้การเข้ารหัสแบบเส้นโค้งวงรีและการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิคเพื่อการพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้อย่างมีประสิทธิภาพ ZK-SNARK มีลักษณะที่มีความกะทัดรัดสูง เมื่อใช้ ZK-SNARK เครื่องพิสูจน์สามารถสร้างหลักฐานที่สั้นและกะทัดรัดได้และผู้ตรวจสอบจะต้องทำการคำนวณเพียงเล็กน้อยเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการพิสูจน์โดยไม่ต้องสื่อสารกับ พิสูจน์หลายครั้งโต้ตอบ ลักษณะนี้ต้องการการโต้ตอบเพียงครั้งเดียวระหว่างผู้พิสูจน์และผู้ตรวจสอบ ซึ่งทำให้ ZK-SNARK มีประสิทธิภาพและใช้งานได้จริง ซึ่งเหมาะสมกว่าสำหรับข้อกำหนดด้านกำลังการประมวลผลแบบออนเชนของ ML ปัจจุบัน ZK-SNARK เป็นรูปแบบหลักของ ZK ใน ZKML

ข้อกำหนดโครงสร้างพื้นฐานบนเครือข่ายของ ML และโครงการที่เกี่ยวข้อง

การเพิ่มขีดความสามารถของ ZK ถึง ML ส่วนใหญ่สะท้อนให้เห็นในการพิสูจน์ที่ไม่มีความรู้ของกระบวนการทั้งหมดของ ML ซึ่งเป็นปฏิสัมพันธ์ระหว่าง ML และฟังก์ชันในสายโซ่ ปัญหาหลักสองประการที่ต้องแก้ไขในการโต้ตอบนี้คือการเชื่อมต่อรูปแบบข้อมูลของทั้งสองและให้พลังการประมวลผลสำหรับกระบวนการพิสูจน์ ZK

• **การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ ZK: **การพิสูจน์ ZK ของ ML นั้นซับซ้อนกว่า ซึ่งต้องใช้พลังการประมวลผลแบบออนเชนที่อาศัยฮาร์ดแวร์ช่วยเพื่อเร่งการคำนวณการพิสูจน์ โครงการดังกล่าว ได้แก่ Cysic, Ulvetanna, Ingonyama, Supranational, Accseal
• **การประมวลผลข้อมูล ML บนเชน: **ประมวลผลข้อมูลบนเชนเป็นรูปแบบข้อมูลที่สามารถเข้าสู่การฝึกอบรม ML และช่วยให้เข้าถึงเอาต์พุตของ ML จากเชนได้ง่ายขึ้น โครงการดังกล่าว ได้แก่ Axiom, Herodotus, LAGRANGE, Hyper Oracle
• **การคำนวณวงจร ML: **โหมดการคำนวณ ML แตกต่างจากการพิสูจน์วงจรบนเชนของ ZK และออนเชนของ ML จะต้องแปลงโหมดการคำนวณเป็นรูปแบบวงจรที่บล็อกเชน ZK ประมวลผลได้ โครงการดังกล่าว ได้แก่ Modulus Labs, Jason Morton, Giza
• การพิสูจน์ ZK ของ **ผลลัพธ์ ML: **ปัญหาการพิสูจน์ความน่าเชื่อถือของ **ML ต้องได้รับการแก้ไขโดย ZK ในสายโซ่ แอปพลิเคชันที่ใช้ ZK-SNARK ที่สร้างขึ้นบน Risc Zero หรือ Nil Foundation สามารถพิสูจน์ความถูกต้องของโมเดลได้ โครงการดังกล่าว ได้แก่ RISC Zero, Axiom, Herodotus, Delphinus Lab, Hyper Oracle, Poseidon ZKP, IronMill

ML เสริมศักยภาพ ZK: เพิ่มคุณค่าสถานการณ์แอปพลิเคชัน Web3

*ZK แก้ปัญหาการพิสูจน์ความน่าเชื่อถือของ ML และเปิดโอกาสให้ ML ถูกล่ามโซ่ ฟิลด์ Web3 จำนวนมากต้องการความช่วยเหลือด้านประสิทธิภาพหรือการตัดสินใจของ AI ML อย่างเร่งด่วน ZKML ช่วยให้แอปพลิเคชันบนเครือข่ายรับรู้ถึงการเพิ่มขีดความสามารถของ AI ภายใต้เงื่อนไขของการกระจายอำนาจและประสิทธิผล *

ดีไฟ

ZKML สามารถช่วยให้ DeFi เป็นระบบอัตโนมัติมากขึ้น หนึ่งคือการทำงานอัตโนมัติของการอัปเดตพารามิเตอร์โปรโตคอลในห่วงโซ่ อีกอย่างคือการทำงานอัตโนมัติของกลยุทธ์การซื้อขาย

• Modulus Labs เปิดตัว RockyBot ซึ่งเป็นบอทซื้อขาย AI บนเครือข่ายเต็มรูปแบบตัวแรก

ทำ

ZKML สามารถช่วยสร้าง Web3 DID ประจำตัวแบบกระจายอำนาจ ก่อนหน้านี้ โหมดการจัดการข้อมูลประจำตัว เช่น คีย์ส่วนตัวและตัวช่วยจำทำให้ประสบการณ์ของผู้ใช้ Web3 แย่ลง การสร้าง DID จริงสามารถทำได้ผ่าน ZKML เพื่อระบุข้อมูลทางชีวภาพของอาสาสมัคร Web3 ในขณะเดียวกัน ZKML สามารถรับประกันความปลอดภัยของความเป็นส่วนตัวของข้อมูลทางชีวภาพของผู้ใช้ .

• Worldcoin กำลังใช้ ZKML สำหรับการตรวจสอบ DID แบบไม่มีความรู้โดยอิงจากการสแกนม่านตา

เกม

ZKML สามารถช่วยให้เกม Web3 บรรลุคุณสมบัติเต็มรูปแบบบนเครือข่าย ML สามารถนำระบบอัตโนมัติที่แตกต่างมาสู่การโต้ตอบในเกมและเพิ่มความสนุกของเกม ในขณะที่ ZK สามารถตัดสินใจการโต้ตอบของ ML บนเครือข่ายได้

• Modulus Labs เปิดตัวเกมหมากรุกขับเคลื่อนด้วย ZKML @VsLeela;
• AI ARENA ใช้ ZKML เพื่อตระหนักถึงการโต้ตอบสูงของเกม NFT บนเครือข่าย

คำแนะนำด้านการดูแลสุขภาพและกฎหมาย

การให้คำปรึกษาด้านการดูแลสุขภาพและกฎหมายเป็นพื้นที่ที่มีความเป็นส่วนตัวสูงและต้องมีการสะสมเคสจำนวนมาก ZKML สามารถช่วยผู้ใช้ในการตัดสินใจและรับประกันว่าความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้จะไม่รั่วไหล

ความท้าทาย ZKML

ปัจจุบัน ZKML กำลังพัฒนาอย่างจริงจัง แต่เนื่องจากไม่ได้มาจากบล็อกเชนและต้องการพลังการประมวลผลจำนวนมาก ZKML จะเผชิญกับความท้าทายสองประการต่อไปนี้เป็นหลักในอนาคต:

• ปัญหาการบิดเบือนพารามิเตอร์ในกระบวนการกำหนดปริมาณข้อมูล ML บนห่วงโซ่:

*ML ส่วนใหญ่ใช้เลขทศนิยมเพื่อแสดงพารามิเตอร์ของโมเดล ในขณะที่วงจร ZK จำเป็นต้องใช้เลขทศนิยม ในกระบวนการแปลงประเภทดิจิตอล ความแม่นยำของพารามิเตอร์ ML จะลดลง ซึ่งจะนำไปสู่การบิดเบือนของผลลัพธ์เอาต์พุต ML ในระดับหนึ่ง

• ความต้องการพลังประมวลผลสูงของ ZK proof รุ่นใหญ่:

• ในปัจจุบัน พลังการประมวลผลของบล็อกเชนไม่สามารถรับมือกับ ZKML ขนาดใหญ่และการคำนวณสูงบนเชนได้ **ZK-SNARK ที่เป็นที่นิยมในปัจจุบันรองรับเฉพาะการพิสูจน์ ML Zero-knowledge ขนาดเล็กและขนาดเล็กเท่านั้น **ข้อจำกัดด้านกำลังการประมวลผลเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการพัฒนาแอปพลิเคชัน ZKML blockchain

• **ขั้นตอนของการสร้างการพิสูจน์ ZK มีความซับซ้อนในการคำนวณสูงและต้องการทรัพยากรพลังงานในการคำนวณจำนวนมาก **เนื่องจากข้อมูลที่มักต้องเข้าถึงและประมวลผลในขั้นตอนการพิสูจน์ ZK มีความสัมพันธ์กันสูง กระบวนการนี้จึงกระจายได้ยาก และไม่สามารถ “เทียบเคียงกันได้” การกระจายกระบวนการนี้อาจเพิ่มความซับซ้อนและแม้แต่ทำให้ประสิทธิภาพโดยรวมลดลง ในปัจจุบัน เพื่อแก้ปัญหาประสิทธิภาพการประมวลผลของ ZK แนวทางการวิจัยกระแสหลักคือการปรับอัลกอริทึมให้เหมาะสมและการเร่งฮาร์ดแวร์

บทสรุป

ZKML เป็นการเดินทางสองทางระหว่างการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์และการเรียนรู้ของเครื่อง การพัฒนาอย่างต่อเนื่องล่าสุดของเทคโนโลยีบล็อกเชน ZK ช่วยให้ ML แก้ปัญหาการพิสูจน์ความน่าเชื่อถือและจัดเตรียมสภาพแวดล้อมแบบออนไลน์สำหรับ ML; AI ที่เป็นผู้ใหญ่ เทคโนโลยี ML ช่วยให้ ZK ตระหนักถึงการขยายระบบนิเวศของ Web3 และนวัตกรรมแอปพลิเคชัน

การพัฒนา ZKML เผชิญกับความท้าทายบางประการ เช่น ปัญหาความผิดเพี้ยนของพารามิเตอร์ และความต้องการพลังงานในการคำนวณสูงสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ แต่ปัญหาเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ด้วยนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและการเร่งฮาร์ดแวร์ ด้วยการเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องและการพัฒนาของโครงการ ZKML เราสามารถคาดการณ์ได้ว่าจะนำนวัตกรรมและคุณค่ามาสู่ระบบนิเวศของ Web3 ในด้าน DeFi, DID เกม และการดูแลสุขภาพมากขึ้น **

ในอนาคต ZKML คาดว่าจะเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกการผสานรวมระหว่าง Web3 + AI อย่างแท้จริง ซึ่งให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างความปลอดภัยเพิ่มเติม การปกป้องความเป็นส่วนตัว และแอปพลิเคชันบล็อกเชนที่มีประสิทธิภาพ ด้วยการรวมความรู้ที่ไม่มีศูนย์ของ ZK และความสามารถในการประมวลผลข้อมูลของ ML เราจะสามารถสร้างโลกดิจิทัลที่เปิดกว้าง ชาญฉลาด และน่าเชื่อถือมากขึ้นได้อย่างแน่นอน!