zk+ML, hướng đi mới của zk?

特邀专栏作者

2023-05-25 13:00

Bài viết này có khoảng 2529 từ, đọc toàn bộ bài viết mất khoảng 4 phút

"Phân cấp, công nghệ mã hóa và sự tin cậy là cơ sở hạ tầng cơ bản nhất của Web 3"

Sự bùng nổ gần đây của Worldcoin cũng đã tạo đủ động lực cho một câu chuyện về Web 3+AI. đã được nói đến gần đây. zk Không cần phải nói, công nghệ và ML là một lĩnh vực phụ của AI. AI + Web3 đã từng là một câu chuyện rất phổ biến trong ngành trước đây, nhưng hiện tại, không có khái niệm hoặc trường hợp sử dụng tốt nào để kết nối hai lĩnh vực này một cách liền mạch , và Tại hội nghị Montenegro gần đây, Vitalik cũng đánh giá cao zkSNARK, cùng với sự bùng nổ của Worldcoin, có thể đoán trước rằng zkML sẽ nổi bật.

tiêu đề cấp đầu tiên

Web 3 + ML

zkML kết hợp bằng chứng zero-knowledge và máy học. Trên thực tế, ngoài Web 3, ML không còn là một từ mới, công nghệ này đã được sử dụng rộng rãi trong một số lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lái xe tự động, e- thương mại, v.v. Tất cả các lĩnh vực đã đạt đến cấp độ cao hơn thông qua công nghệ ML và thậm chí trong một số lĩnh vực ML đã chiếm vị trí thống trị, vì vậy zkML trong tương lai cũng là xu hướng chung và việc nhúng ML vào hợp đồng thông minh cũng sẽ cung cấp hợp đồng thông minh với phương pháp xử lý phức tạp hơn và thông minh hơn.

Bằng cách thêm các khả năng ML, các hợp đồng thông minh có thể trở nên tự chủ và năng động hơn, cho phép chúng hành động dựa trên dữ liệu trên chuỗi 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 được dự đoán trước khi hợp đồng được tạo ban đầu. Nói tóm lại, các khả năng ML sẽ khuếch đại 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 việc chạy các mô hình này trên chuỗi rất tốn kém về mặt tính toán, chẳng hạn như fastBERP - một lớp mô hình ngôn ngữ NLP, cần sử dụng khoảng 1800 MFLOPS (triệu float) để áp dụng.số học 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 các hợp đồng thông minh ở quy mô ML, các hợp đồng phải có được những dự đoán đó;

Lý do thứ hai là nhu cầu xử lý khung tin cậy của các mô hình ML. Có hai điểm chính. Một là tính riêng tư của nó: như đã đề cập trước đó, các tham số mô hình thường là riêng tư và trong một số trường hợp, đầu vào mô hình cũng cần được giữ bí mật , đương nhiên Có một số vấn đề về lòng tin giữa chủ sở hữu mô hình và người dùng mô hình; vấn đề thứ hai là hộp đen thuật toán và các mô hình ML đôi khi được gọi là "hộp đen" vì chúng bao gồm nhiều bước tự động khó hiểu trong quy trình tính toán hoặc giải thích. Các bước này liên quan đến các thuật toán phức tạp và lượng dữ liệu lớn dẫn đến kết quả đầu ra không xác định và đôi khi là ngẫu nhiên, khiến các thuật toán trở thành nguyên nhân dẫn đến sai lệch và thậm chí là phân biệt đối xử. Và công nghệ zk có thể giải quyết vấn đề niềm tin này rất hiệu quả.

tiêu đề cấp đầu tiên

Các trường hợp sử dụng cho zkML trong tiền điện tử

tiêu đề phụ

DeFi

Oracle học máy ngoài chuỗi có thể kiểm chứng

chữ

DeFi được tham số hóa ML

chữ

Chiến lược giao dịch tự động

tiêu đề phụ

lĩnh vực an ninh

Giám sát gian lận cho hợp đồng thông minh

tiêu đề phụ

DID và xã hội

Thay thế khóa riêng bằng xác thực sinh trắc học (đây là điều mà Worldcoin hiện đang làm)

tiêu đề phụ

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

tiêu đề phụ

Nền kinh tế của người 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 các ngưỡng phát hành, cung cấp, hủy, bỏ phiếu, v.v. Một mô hình khả thi là hợp đồng khuyến khích có thể cân bằng lại nền kinh tế trong trò chơi nếu đạt đến ngưỡng tái cân bằng nhất định và bằng chứng về lý do được xác minh.

Loại trò chơi dây chuyền mới

tiêu đề cấp đầu tiên