zk+ML ทิศทางใหม่ของแทร็ก zk?

特邀专栏作者

2023-05-25 13:00

บทความนี้มีประมาณ 2529 คำ การอ่านทั้งหมดใช้เวลาประมาณ 4 นาที

"การกระจายอำนาจ เทคโนโลยีการเข้ารหัสลับ และความน่าเชื่อถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคั

การระเบิดของ Worldcoin เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้สร้างโมเมนตัมมากพอสำหรับการเล่าเรื่องบนเว็บ 3+AI Worldcoin อยู่ในแนวคิดของ zkML ซึ่งได้มาจาก zk+ML (การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์และการเรียนรู้ของเครื่อง) และยังเป็นการผสมผสานที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งได้รับ พูดถึงเมื่อเร็ว ๆ นี้ zk ไม่จำเป็นต้องพูด เทคโนโลยี และ ML เป็นฟิลด์ย่อยของ AI AI+Web3 เป็นเรื่องเล่าที่ได้รับความนิยมอย่างมากในอุตสาหกรรมมาก่อน แต่ปัจจุบัน ยังไม่มีแนวคิดหรือกรณีการใช้งานที่ดีที่จะเชื่อมโยงทั้งสองอย่างราบรื่น และในการประชุมที่มอนเตเนโกรเมื่อเร็วๆ นี้ Vitalik ยังยกย่อง zkSNARK อย่างสูง ควบคู่ไปกับการระเบิดของ Worldcoin ทำให้คาดการณ์ได้ว่า zkML จะโดดเด่น

ชื่อระดับแรก

Web 3 + ML

zkML รวมการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์และการเรียนรู้ของเครื่อง อันที่จริง นอกจาก Web 3 แล้ว ML ไม่ใช่คำใหม่อีกต่อไป เทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในบางสาขา เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การขับรถอัตโนมัติ e- การค้า ฯลฯ ฟิลด์ทั้งหมดมีระดับที่สูงขึ้นผ่านเทคโนโลยี ML และแม้แต่ในบางฟิลด์ ML ก็ได้ครอบครองตำแหน่งที่โดดเด่นแล้ว ดังนั้น zkML ในอนาคตจึงเป็นแนวโน้มทั่วไป และการฝัง ML ในสัญญาอัจฉริยะจะให้สัญญาอัจฉริยะด้วย วิธีการประมวลผลที่ซับซ้อนและชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ด้วยการเพิ่มความสามารถด้าน ML สัญญาอัจฉริยะจะกลายเป็นอิสระและไดนามิกมากขึ้น ทำให้สามารถดำเนินการตามข้อมูลออนไลน์แบบเรียลไทม์แทนกฎคงที่ สัญญาอัจฉริยะจะมีความยืดหยุ่นมากขึ้นและปรับให้เข้ากับสถานการณ์ต่างๆ ได้มากขึ้น รวมถึงสถานการณ์ที่อาจไม่คาดคิดเมื่อสร้างสัญญา กล่าวโดยย่อ ความสามารถของ ML จะขยายการทำงานอัตโนมัติ ความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความยืดหยุ่นของสัญญาอัจฉริยะใดๆ ที่เราใส่ไว้ในเครือข่าย

ปัจจุบัน หนึ่งในเหตุผลที่ ML ไม่ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในการเข้ารหัสคือการเรียกใช้โมเดลเหล่านี้บนเครือข่าย เช่น fastBERP ซึ่งเป็นคลาสของโมเดลภาษา NLP ซึ่งจำเป็นต้องใช้ประมาณ 1800 MFLOPS (ล้าน float) สำหรับการนำไปใช้ จุดเลขคณิต) ซึ่งไม่สามารถเรียกใช้โดยตรงบน EVM ในขณะที่แบบจำลองแอปพลิเคชันจำเป็นต้องคาดการณ์ตามข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อให้มีสัญญาอัจฉริยะระดับ ML สัญญาจะต้องได้รับการคาดคะเนดังกล่าว

เหตุผลที่สองคือความจำเป็นในการจัดการกับ trust framework ของโมเดล ML มีสองประเด็นหลัก ข้อแรกคือ ความเป็นส่วนตัว: ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ พารามิเตอร์ของโมเดลมักจะเป็นส่วนตัว และในบางกรณี อินพุตของโมเดลจำเป็นต้องเก็บเป็นความลับด้วย ซึ่งโดยธรรมชาติแล้วจะมีปัญหาด้านความไว้วางใจระหว่างเจ้าของโมเดลและผู้ใช้โมเดล ประเด็นที่สองคือกล่องดำอัลกอริทึม และโมเดล ML บางครั้งเรียกว่า "กล่องดำ" เนื่องจากเกี่ยวข้องกับขั้นตอนอัตโนมัติจำนวนมากในกระบวนการคำนวณที่เข้าใจยาก หรืออธิบาย. ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและข้อมูลจำนวนมากที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอนและบางครั้งสุ่ม ทำให้อัลกอริทึมมีความสำคัญสำหรับอคติและแม้กระทั่งการเลือกปฏิบัติ และเทคโนโลยี zk สามารถแก้ปัญหาความไว้วางใจนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก

ชื่อระดับแรก

ใช้กรณีสำหรับ zkML ใน crypto

ชื่อเรื่องรอง

DeFi

ออราเคิลแมชชีนเลิร์นนิงแบบออฟไลน์ที่ตรวจสอบได้

ข้อความ

ML Parameterized DeFi

ข้อความ

กลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติ

ชื่อเรื่องรอง

พื้นที่รักษาความปลอดภัย

การตรวจสอบการฉ้อโกงสำหรับสัญญาอัจฉริยะ

ชื่อเรื่องรอง

DID และโซเชียล

แทนที่คีย์ส่วนตัวด้วยการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ (ซึ่งเป็นสิ่งที่ Worldcoin ทำอยู่ในปัจจุบัน)

ชื่อเรื่องรอง

คำแนะนำส่วนบุคคลและการกรองเนื้อหาสำหรับ Web3 Social Media

ชื่อเรื่องรอง

เศรษฐกิจของผู้สร้างและการเล่นเกม

ปรับสมดุลเศรษฐกิจในเกม

สามารถใช้โมเดล ML เพื่อปรับการออกโทเค็น การจัดหา การทำลาย เกณฑ์การลงคะแนน ฯลฯ แบบไดนามิก โมเดลหนึ่งที่เป็นไปได้คือสัญญาจูงใจที่สามารถปรับสมดุลเศรษฐกิจในเกม หากถึงเกณฑ์การปรับสมดุลใหม่และพิสูจน์การใช้เหตุผลแล้ว

เกมลูกโซ่รูปแบบใหม่

ชื่อระดับแรก