ODE:零知識機器學習 (ZKML) ：ZK與AI將會碰撞出怎樣的火花？_ISC

Zero-Knowledge機器學習是最近正在密碼學界引起轟動的一個研究和開發領域。但它是什么，有什么用處呢？首先，讓我們把這個術語分解成它的兩個組成部分，并解釋一下它們是什么。

什么是ZK？

零知識證明是一種密碼協議，其中一方可以向另一方證明一個給定的陳述是真實的，而不泄露除該陳述為真以外的任何附加信息。這是一個正在各個方面取得巨大進展的研究領域，涵蓋了從研究到協議實施和應用的所有方面。

ZK提供的兩個主要“原語”是能夠為一組給定的計算創建具有計算完整性證明的能力，其中證明比執行計算本身要容易地多。。ZK證明也提供了隱藏計算中某些部分同時保持計算正確性的選項。。

生成零知識證明需要非常大的計算量，大約比原始計算貴100倍。這意味著，在某些情況下由于最佳硬件上生成它們所需的時間使其不切實際，因此不能計算零知識證明。

然而，在近年來密碼學、硬件和分布式系統領域的進步已經使零知識證明成為了越來越強大的計算可行的選擇。這些進展已經為可以使用計算密集型證明的協議的創建提供了可能，從而擴大了新應用程序的設計空間。

Celo加入Chainlink SCALE計劃:金色財經報道，Celo官方宣布已加入Chainlink的SCALE計劃（用于Layer1和Layer2的可持續Chainlink訪問計劃），Celo表示，該計劃將通過為Celo開發人員提供低成本、可靠的Chainlink oracle數據和服務來幫助加速Celo的長期采用。[2023/4/26 14:26:58]

ZK使用案例

零知識密碼學是Web3空間中最流行的技術之一，因為它允許開發人員構建可擴展和/或私有的應用程序。以下是一些實踐中如何使用它的示例：

1.通過ZKrollups擴展以太坊

StarknetScrollPolygonZero，PolygonMiden，PolygonzkEVMzkSync2.構建保護隱私的應用程序

SemaphoreMACIPenumbraAztecNetwork3.身份原語和數據來源

WorldIDSismoCliqueAxiom4.第一層協議

美國銀行：加密交易所的儲備證明有太多缺點:金色財經報道，美國銀行(Bank of America)在周四的一份研究報告中表示，在FTX和Alameda Research破產之后，加密貨幣交易平臺急于表明客戶的資產是安全的，沒有被用于投機，但\"儲備證明，至少在它們被建議的形式上，有太多的缺點，無法激發人們的信心。

該行指出，默克爾樹提供了儲備證據，但這可能還不夠。加密貨幣行業還需要明確劃分交易平臺和做市商之間的界限。（coindesk）[2022/11/18 13:21:38]

ZcashMina隨著ZK技術的成熟，我們相信將會出現新的應用程序的爆發，因為構建這些應用程序所使用的工具將需要更少的領域專業知識，對于開發人員來說將會更加容易使用。

機器學習

機器學習是人工智能領域的一個研究方向，使得計算機可以自動從經驗中學習和改進，無需明確地進行編程。它利用算法和統計模型來分析和識別數據中的模式，然后基于這些模式進行預測或決策。機器學習的最終目標是開發出能夠自適應學習、不需要人類干預以及在醫療保健、金融和交通等各個領域解決復雜問題的智能系統。

以太坊官網將寧靜階段0的EIP-2982狀態置為“完成”:9月20日消息，以太坊官網已將寧靜階段0（Serenity Phases 0）的EIP-2982狀態置為“完成（Final）”。

據悉，EIP-2982由以太坊聯合創始人Vitalik Buterin于2020年9月15日創建，“0階段”完成標志即為信標鏈上線并完成合并，將以太坊工作量證明共識機制切換為權益證明共識機制。

值得一提的是，以太坊合并于2022年9月15日順利完成，正好是Vitalik Buterin創建EIP-2982后兩年。[2022/9/21 7:09:22]

最近，您可能已經看到了大型語言模型以及文本到圖像的模型的進展。隨著這些模型變得越來越好，并且能夠執行更廣泛的任務，了解是哪個模型執行了這些操作就變得非常重要，還是操作由人類執行。在接下來的部分中，我們將探討這個思路。

ZKML的動機和當前努力

我們生活在一個世界上，AI/ML生成的內容越來越難以與人類生成的內容區分開來。零知識密碼學將使我們能夠做出這樣的聲明：“給定一段內容C，它是由模型M應用于一些輸入X生成的。”我們將能夠驗證某個輸出是否是由大型語言模型或文本到圖像模型等任何其他我們為其創建了零知識電路表示的模型所生成的。這些證明的零知識屬性將使我們能夠根據需要也隱藏輸入或模型的某些部分。一個很好的例子是在一些敏感數據上應用機器學習模型，在不透露輸入到第三方的情況下，用戶可以知道他們的數據在模型推理后的結果。

Nansen報告：Solana在第二季度的日交易優于以太坊:9月20日消息，據Nansen季度狀況報告顯示，在整個第二季度，Solana的日交易量持續增加，日交易量超過4000萬筆。其中，Solana每天大約1億到2億筆交易，錢包總數從約40萬個錢包增加到2022年5月底的近100萬個，Solana的爆炸式增長也得益于對GameFi、DeFi和NFT生態系統的支持。（Cointelegraph）[2022/9/20 7:08:14]

注：當我們談論ZKML時，我們是指創建ML模型推理步驟的零知識證明，而不是關于ML模型訓練。目前，現有技術水平的零知識系統加上高性能硬件仍然相差幾個數量級，無法證明當前可用的大型語言模型等龐大的模型，但是在創建較小模型的證明方面已經取得了一些進展。

我們對零知識密碼學在為ML模型創建證明的上下文中的現有技術水平進行了一些研究，并創建了一個聚合相關研究、文章、應用程序和代碼庫的文章集。ZKML的資源可以在GitHub上的ZKML社區的awesome-zkml存儲庫中找到。

ModulusLabs團隊最近發布了一篇名為“智能的成本”的論文，其中對現有的ZK證明系統進行了基準測試，并列舉了不同大小的多個模型。目前，使用像plonky2這樣的證明系統，在強大的AWS機器上運行50秒左右，可以為約1800萬個參數的模型創建證明。以下是該論文中的一張圖表：

韓國檢方調查Do Kwon稅務欺詐相關文件：Do Kwon將代幣交易利潤轉移至避稅天堂:6月15日消息，韓國檢方也對Do Kwon的逃稅指控展開了全面調查。韓國檢方突擊搜查了國家稅務局，以扣押與調查Do Kwon進行稅務欺詐有關的文件。據悉，首爾南地方檢察廳金融證券犯罪聯合調查組近日對首爾地方稅務廳第四調查局進行了搜查和扣押。檢方從國稅局對Do Kwon進行的稅務調查文件發現，自去年6月以來，國稅廳發現了由Do Kwon創建的一家海外公司的可疑資金流向，并開始了稅務調查。事后，國稅廳證實Do Kwon將其新加坡公司的代幣交易利潤竊取到避稅天堂維爾京群島，并征收包括所得稅和公司稅在內的500億韓元稅款。不過，國稅局并未向檢方提出申訴，特別稅務調查的事實通過媒體報道較晚才公布。

在分析扣押和搜查數據的同時，檢方正在積極核實Do Kwon的“逃稅指控”以及Terraform Labs的資金流向。當時，由于國稅廳的調查顯示涉嫌偷漏贈與稅，例如Do Kwon向家人捐贈代幣購買公寓，計劃再次調查這部分。還證實，最高檢察官辦公室最近向該團隊派遣了一名具有虛擬貨幣專業知識的調查員。（SBS NEWS）[2022/6/15 4:29:54]

另一個旨在改進ZKML系統技術水平的倡議是Zkonduit的ezkl庫，它允許您創建對使用ONNX導出的ML模型的ZK證明。這使得任何ML工程師都能夠為他們的模型的推理步驟創建ZK證明，并向任何正確實現的驗證器證明輸出。

有幾個團隊正在改進ZK技術，為ZK證明內部發生的操作創建優化硬件，并針對特定用例構建這些協議的優化實現。隨著技術的成熟，更大的模型將在較不強大的機器上短時間內進行ZK證明。我們希望這些進展將使新的ZKML應用程序和用例得以出現。

潛在的使用案例

為了確定ZKML是否適用于特定的應用，我們可以考慮ZK密碼學的特性將如何解決與機器學習相關的問題。這可以用一個Venn圖來說明：

定義：

1.Heuristicoptimization——一種問題解決方法，它使用經驗法則或“啟發式”來找到艱難的問題的好解決方案，而不是使用傳統的優化方法。啟發式優化方法旨在在相對的重要性和優化難度下，在合理的時間內找到好的或“足夠好”的解決方案，而不是嘗試找到最優解決方案。

2.FHEML?——完全同態加密ML允許開發人員以保護隱私的方式訓練和評估模型；然而，與ZK證明不同，沒有辦法通過密碼學方式證明所執行的計算的正確性。

像Zama.ai這樣的團隊正在從事這個領域的工作。3.ZKvsValidity?——在行業中，這些術語通常被互換使用，因為有效性證明是ZK證明，不會隱藏計算或其結果的某些部分。在ZKML的上下文中，大多數當前的應用程序都利用了ZK證明的有效性證明方面。

4.ValidityML?——ZK證明ML模型，在其中沒有計算或結果被保密。它們證明計算的正確性。

以下是一些潛在的ZKML用例示例：

1.計算完整性

ModulusLabs基于鏈上可驗證的ML交易機器人-RockyBot自我改進視覺區塊鏈：

增強Lyra金融期權協議AMM的智能特性為Astraly創建透明的基于AI的聲譽系統使用MLforAztecProtocol致力于合同級合規工具所需的技術突破。2.機器學習即服務(MLaaS)透明；

3.ZK異常/欺詐檢測：

這種應用場景使得可創建針對可利用性/欺詐的ZK證明成為可能。異常檢測模型可以在智能合約數據上進行訓練，并由DAOs同意作為有趣的度量標準，以便能夠自動化安全程序，如更主動、預防性地暫停合約。已有初創企業正在研究在智能合約環境中使用ML模型進行安全目的的方法，因此ZK異常檢測證明似乎是自然的下一步。4.ML推理的通用有效性證明：能夠輕松證明和驗證輸出是給定模型和輸入對的乘積。

5.隱私(ZKML)。

6.去中心化的Kaggle：證明模型在某些測試數據上的準確率大于x%，而不會顯示權重。

7.隱私保護推理：將對私人患者數據的醫療診斷輸入模型，并將敏感的推理發送給患者。

8.Worldcoin：

IrisCode的可升級性：WorldID用戶將能夠在他們的移動設備的加密存儲中自我保管其生物特征，下載用于生成IrisCode的ML模型并在本地創建零知識證明，以證明其IrisCode已成功創建。這個IrisCode可以被無需許可地插入注冊的Worldcoin用戶之一，因為接收的智能合約可以驗證零知識證明，從而驗證IrisCode的創建。這意味著，如果Worldcoin將來升級機器學習模型以一種破壞與其之前版本兼容性的方式創建IrisCode，用戶就不必再次去Orb，而可以在設備上本地創建這個零知識證明。Orb安全性：目前，Orb在其受信任的環境中執行幾個欺詐和篡改檢測機制。然而，我們可以創建一個零知識證明，表明這些機制在拍攝圖像和生成IrisCode時是活動的，以便為Worldcoin協議提供更好的活體保證，因為我們可以完全確定這些機制在整個IrisCode生成過程中都將運行。總之，ZKML技術有著廣泛的應用前景，并且正在快速發展。隨著越來越多的團隊和個人加入到這個領域，我們相信ZKML的應用場景將會更加多樣化和廣泛化。

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