فيتالik بوتيرين: ستصبح GKR "الطريق السريع" لتقنية ZK

المؤسس المشارك لإيثريوم فيتاليك بتيرين نشر (10/19) مقالاً طويلاً حول أحدث التقنيات بعنوان “دليل GKR”، يشرح بالتفصيل بروتوكول إثبات جديد يسمى “GKR (Goldreich–Kahan–Rothblum)”)، مشيراً إلى أن هذه التقنية هي المفتاح وراء “إثباتات ZK فائقة السرعة” اليوم. على الرغم من أن هذه المقالة مليئة بالمشتقات الرياضية، إلا أن الرسالة الأساسية واضحة جداً: GKR تجعل zk-SNARKs تتحول من النظرية إلى التطبيق، مما يجعل العمليات المعقدة داخل السلسلة والتحقق باستخدام الذكاء الاصطناعي قابلة للتنفيذ وفي الوقت الفعلي وبتكلفة منخفضة.

zk-SNARKs (ZK) دخل عصر “التسريع”

في بداية حديثه، أشار فيتاليك إلى أن عالم التشفير يدخل مرحلة جديدة تُسمى “ZK تسريع”. من التحقق الفوري لـ L1 في إثيريوم على عشرات البطاقات الرسومية من فئة المستهلك، إلى إمكانية أجهزة الكمبيوتر المحمولة إجراء عمليتين مئتي ألف هاش في الثانية، وحتى النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يمكنها التحقق من عملية الاستدلال من خلال تقنية ZK - هذه الاختراقات التي تبدو عبر المجالات لها أساس مشترك: بروتوكول GKR.

لماذا نحتاج إلى GKR: لجعل الحسابات الضخمة “موثوقة” ولكن “غير ثقيلة”

على الرغم من أن أنظمة ZK التقليدية يمكنها التحقق من صحة النتائج، إلا أن التكلفة مرتفعة: يجب إنشاء التزامات تشفيرية (commitment) في كل طبقة من الحسابات، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في تكلفة العمليات.

أشار فيتاليك إلى أن GKR قد غيرت هذا النموذج. فهي تحتاج فقط إلى الالتزام بـ “المدخلات والمخرجات”، وتستطيع تخطي الطبقة الوسطى، ومع ذلك تضمن موثوقية الحساب الكلي. هذا يعني أن:

زيادة السرعة عدة مرات

انخفاض كبير في التكاليف

يحتاج المدققون فقط إلى التحقق من البداية والنهاية ليثقوا في العملية بأكملها

وصف هذا الهيكل بأنه “مصمم خصيصًا للعمليات المتعددة الطبقات والتكرارية”، مثل التجزئة الكبيرة أو استنتاج الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي.

من التشفير إلى الذكاء الاصطناعي: مشاهد تطبيقات GKR المتعددة

فيتالك يستخدم دالة تجزئة بوسيدون كمثال، لعرض كيف تتعامل GKR مع الهياكل الحسابية المتقدمة. لكن إمكانيات هذه التقنية تتجاوز بكثير التطبيق الفردي.

يمكن استخدام GKR في:

1. تحقق zk-EVM: تسريع تشغيل شبكة إثيريوم الرئيسية (L1)，实现 إثبات داخل السلسلة الفوري؛ 2. تحقق نموذج AI (ZK-ML): ضمان أن نتائج استنتاج AI يمكن التحقق منها بشكل مشفر؛ 3. تشفير دفعات والتحقق من البيانات: تحسين الكفاءة في سيناريوهات التحقق من المعاملات، والتوقيع الجماعي، وغيرها من المشاهد ذات التكرار العالي.

فيتاليك يؤكد: “طالما يمكن التعبير عن العمليات كهيكل متعدد الطبقات، ويمكن تبسيط كل طبقة إلى كثيرات الحدود ذات الدرجة المنخفضة، يمكن تطبيق GKR مباشرة.”

انخفضت التكاليف بشكل كبير، لكن لا تزال هناك تحديات

وفقًا لاختبارات فيتاليك، فإن GKR نظريًا لديه حوالي 15 مرة فقط من تكاليف الحساب، وهو ما يُعتبر انخفاضًا كبيرًا مقارنةً بـ STARK التقليدي الذي يبلغ 100 مرة. بعد التنفيذ، يمكن أن تنخفض التكلفة حتى أقل من 10 مرات؛ إذا تم تحسين هيكل الدفعات بشكل أكبر، فإن التكلفة تقترب من 0.

فيتاليك ذكر أيضًا أنه يجب الانتباه إلى أمان البروتوكول أثناء السعي لتحقيق السرعة. إذا تم التصميم بشكل غير صحيح، قد يتمكن الأشرار من توقع قيمة التحدي العشوائي في Fiat–Shamir، وبالتالي التلاعب بالإثبات. بالنسبة للمطورين، هذا يمثل تحديًا تصميميًا جديدًا بعد دخول أنظمة ZK إلى مرحلة الهندسة.

إذا كان علينا استخدام تشبيه لوصف GKR، فإن فيتاليك يعتقد أنه يشبه “الطريق السريع المبني لعالم عدم المعرفة” - لا يغير الوجهة (إثبات الصحة)، لكنه يسمح للبيانات بالمرور بشكل أسرع وأخف. في عصر الاندماج المتسارع بين تقنيات البلوكشين والذكاء الاصطناعي، فإن هذا “الطريق السريع” لا يتعلق بالكفاءة فحسب، بل هو أيضًا البنية الأساسية الأساسية لدفع ثقة Web3.

هذه المقالة فيتالك بوتيرين: سيصبح GKR “الطريق السريع” لتقنية zk-SNARKs ظهرت لأول مرة في أخبار السلسلة ABMedia.