AI가 없는 Web3에는 영혼이 없습니다 ZKML이 AI와 블록체인 간의 관계를 재구성하는 방법

R3PO

特邀专栏作者

2023-06-11 14:30 (UTC+8)

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인공 지능의 내러티브는 점차 인기를 얻었고 Web3 분야에 침투했습니다.

AI 요약

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인공 지능의 내러티브는 점차 인기를 얻었고 Web3 분야에 침투했습니다.

최근 엔비디아는 1분기 실적 보고서를 발표했는데, 매출 71억9000만 달러로 시장 기대치 65억2000만 달러, 총이익률 64.6%, 조정 주당순이익 109만 달러, 시장 기대치 0.92달러를 상회했다. Nvidia의 재무 보고서가 예상을 상회하면서 시장 이후 미국 칩 주식의 집단 상승으로 이어졌습니다. Nvidia는 시장 이후 한때 29.35% 상승했습니다. 주가는 사상 최고가인 395달러를 기록했습니다. 하루 거래일에 1,840억 달러, 3비트코인의 총 시장 가치가 상승했습니다.

Nvidia CEO Huang Renxun은 재무 보고서에서 컴퓨터 산업이 가속 컴퓨팅과 생성 AI라는 두 가지 변화를 동시에 겪고 있다고 말하면서 AI 애플리케이션의 광범위한 전망을 언급했습니다.기업은 생성 AI를 다양한 제품, 서비스 및 비즈니스에 적용하기 위해 경쟁하고 있습니다. , 세계에 설치된 수조 달러 규모의 데이터 센터는 범용 컴퓨팅에서 가속 컴퓨팅으로 변모할 것입니다.

현재 거의 모든 주요 미국 달러 펀드와 기관들이 AIGC 트랙을 면밀히 주시하고 있으며, 시대로 이어지는 기차를 놓치지 않도록 적극적으로 투표 좌표를 설정하여 신속하게 심사 시스템을 구축하고 있습니다. 관련 데이터에 따르면 2023년 1분기에 전 세계 AIGC 산업의 총 자금 조달은 38억 1100만 위안에 달했으며 총 17건의 자금 조달이 있었습니다. 한 매장의 상승은 종종 다른 매장의 하락을 나타냅니다. 사람들은 점차 WEB3에 대해 다양한 의구심을 제기했습니다.

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1. AI에는 Web3가 필요하고 그 반대도 마찬가지입니다.

CoinDesk의 최고 콘텐츠 책임자인 Michael Casey는 "암호화폐와 인공 지능을 관련 없는 기술로 생각하는 것은 실수입니다. 두 가지 모두 상호 보완적이며 서로를 개선합니다."라고 말했습니다.

Web3, 암호 화폐 및 블록체인은 인터넷이 시작된 이래로 존재해 온 사회적 문제인 분산 환경에서 귀중한 정보를 안전하게 유지하는 방법을 해결합니다. 그들은 분산된 기록과 인센티브를 사용하는 새로운 시스템을 통해 정보에 대한 인간의 신뢰 문제를 해결합니다. 이러한 시스템은 신뢰할 수 없는 낯선 사람들의 커뮤니티가 공개 데이터 레코드를 공동으로 유지 관리하여 중개자 없이 귀중하거나 민감한 정보를 배포하고 공유할 수 있도록 지원합니다.

현재 우리는 종합 인공지능 시대를 향해 빠르게 나아가고 있으며, 이 시대가 가져올 도전은 만만치 않습니다. 이러한 문제는 대규모 언어 모델(LLM)의 입력에 대한 저작권 보호에서 출력의 잘못된 편향 방지, 인공 지능이 생성한 허위 정보와 실제 콘텐츠를 정확하게 구별할 수 없는 현재의 무능력에 이르기까지 "거짓말쟁이의 배당금"입니다. 인간이 인공 지능에 의해 부정적인 영향을 받지 않도록 하는 쉬운 솔루션은 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구식 20세기 규제 및 기술 프레임워크에 의존할 수 있는 솔루션은 없습니다. 우리는 이 새로운 시대에 정보를 생산, 확인 및 공유하는 방법에 대한 문제를 해결하기 위해 분산된 거버넌스 시스템이 시급히 필요합니다.

현재 Web3가 필요한 솔루션을 제공할 수 있는지 여부에 관계없이 블록체인 기술은 이러한 문제를 해결하는 역할을 합니다. 불변 원장을 통해 이미지 및 기타 콘텐츠의 출처를 추적하여 딥페이크를 방지할 수 있습니다. 이 기술은 기계 학습 인공 지능 제품에 대한 데이터 세트의 무결성을 확인하는 데에도 사용할 수 있습니다. 암호화폐는 인공 지능 교육에 기여하는 전 세계 사람들에게 보상하는 데 사용할 수 있는 국경 없는 디지털 지불 방법을 제공하며, Bittensor와 같은 프로젝트는 토큰화된 블록체인 정부 커뮤니티를 구축하여 인공 지능에 인센티브를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. . 대조적으로 민간 기업이 소유한 AI 시스템은 종종 사용자 이익보다 주주 이익을 우선시합니다.

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2. ZKML이 AI와 블록체인을 연결하는 방법

최근 영지식증명과 기계학습을 결합한 ZKML이 널리 논의되고 있다. 현재 기계 학습(ML)의 배포는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 많은 기업이 주로 Amazon, Google, Microsoft와 같은 서비스 제공업체에 의존하여 복잡한 기계 학습 모델을 배포합니다. 그러나 이러한 서비스는 감사하고 이해하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. AI 서비스의 소비자로서 이러한 모델이 제공하는 예측의 유효성을 어떻게 신뢰할 수 있습니까?

ZKML은 인공 지능과 블록체인 사이의 다리로서 AI 모델 및 입력의 개인 정보 보호 문제를 해결하는 동시에 추론 프로세스의 검증 가능성을 보장합니다. 프라이빗 데이터 검증 시 퍼블릭 모델을 사용하거나, 프라이빗 모델 검증 시 퍼블릭 데이터를 사용할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 기계 학습 기능을 추가함으로써 스마트 계약은 보다 자율적이고 역동적이 될 수 있으며 정적 규칙이 아닌 실시간 온체인 데이터를 기반으로 처리할 수 있습니다. 이러한 방식으로 스마트 계약은 더 유연해지고 더 많은 시나리오에 적응할 수 있으며, 심지어 계약이 처음 생성되었을 때 예상하지 못한 시나리오도 가능합니다.

현재 블록체인에서 기계 학습 알고리즘을 광범위하게 채택하는 데 따른 어려움 중 하나는 높은 계산 비용입니다. 수백만 수준의 부동 소수점 연산을 이더리움 가상 머신(EVM)에서 직접 수행할 수 없기 때문에 이러한 모델을 온체인에서 실행하는 것은 어려운 일입니다. 또한 기계 학습 모델에 대한 신뢰 문제도 걸림돌입니다. 모델의 매개 변수와 입력 데이터 세트는 일반적으로 비공개이고 모델의 알고리즘 및 작동 프로세스는 불투명한 "블랙 박스"와 같기 때문에 모델 소유자와 모델이 참여자 간의 신뢰 문제를 사용하도록 합니다. 그러나 ZKML 기술을 사용하면 이러한 문제를 극복할 수 있습니다. ZKML을 사용하면 누구나 모델을 오프체인에서 실행하고 모델이 특정 결과를 생성했다는 간결하고 검증 가능한 증거를 생성할 수 있습니다. 이 증명은 온체인에 게시되고 스마트 계약으로 검증될 수 있습니다. 이는 모델 사용자가 모델의 특정 매개변수 및 작동 세부 사항을 알지 못해도 모델의 결과를 확인할 수 있으므로 신뢰 문제를 해결할 수 있음을 의미합니다.

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3. ZKML 프로젝트 분석

다음은 몇 가지 잠재적인 ZKML 프로젝트입니다.

1 、Worldcoin

Worldcoin은 개인 정보를 보호하는 개인 증명 프로토콜을 구축하기 위해 ZKML을 적용하고 있습니다. World ID 사용자는 모바일 장치의 암호화된 저장소에서 생체 인식(예: 홍채)을 자체 관리하고 IrisCode를 생성하는 데 사용되는 ML 모델을 다운로드하고 수신 스마트 계약이 자신을 증명할 수 있는 영지식 증명을 로컬에서 생성할 수 있습니다. IrisCode가 성공적으로 생성되었습니다.

그런 다음 회원 인증 및 투표와 같은 유용한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 그들은 현재 보안 영역이 있는 신뢰할 수 있는 런타임 환경을 사용하여 카메라 서명 홍채 스캔을 확인하지만 궁극적인 목표는 ZKP를 사용하여 암호화 수준 보안 보장을 위한 신경망의 올바른 추론을 증명하고 ML의 출력이 모델은 사용자 개인 데이터로 유출되지 않습니다.

2 、Modulus Labs

Modulus Labs는 ZKML 분야에서 가장 다양한 프로젝트 중 하나입니다. World(국제적인 체스 게임, 모두가 입증된 Leela 체스 엔진 인스턴스에 대해 플레이함)는 zkML의 사용 사례를 보여줍니다. 팀은 또한 다양한 크기의 모델에 대한 다양한 검증 시스템의 속도와 효율성을 벤치마킹하는 The Cost of Intelligence를 작성하는 연구에 뛰어들었습니다.

3 、Giza

Giza는 완전히 신뢰할 수 없는 방식으로 AI 모델을 온체인에 배포할 수 있는 프로토콜입니다. 사용하는 기술 스택에는 기계 학습 모델용 ONNX 형식, 이러한 모델을 카이로 프로그램 형식으로 변환하기 위한 Giza Transpiler, 검증 가능하고 결정론적인 방식으로 모델을 실행하기 위한 ONNX Cairo Runtime, 배포 및 Giza 모델 스마트가 포함됩니다. 체인에서 모델을 실행하는 계약. Giza는 일반적으로 온체인 AI 개발을 위한 대체 경로를 제공하는 증명에 대한 기계 학습 모델의 온체인 컴파일러에 속합니다.

4 、Zkaptcha

Zkaptcha는 Web3의 로봇 문제에 집중하여 스마트 컨트랙트를 위한 captcha(검증 코드) 서비스를 제공하고, 로봇 공격으로부터 스마트 컨트랙트를 보호하고, 영지식 증명을 사용하여 Sybil 공격에 강한 스마트 컨트랙트를 생성합니다. 현재 이 프로젝트를 통해 최종 사용자는 캡차를 완성하여 인간 작업 증명을 생성할 수 있습니다. 보안문자는 온체인 유효성 검사기에 의해 확인되고 몇 줄의 코드로 스마트 계약에 의해 액세스됩니다. 앞으로 Zkaptcha는 zkML을 계승해 기존 Web 2와 유사한 인증코드 서비스를 출시하고, 마우스 움직임 등 행위까지 분석해 사용자가 실존 인물인지 판단할 예정이다.