ทิศทางใหม่ของ zk+ML zk track?

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

คุณอาจไม่คุ้นเคยกับ zkML บทความนี้จะไขข้อข้องใจเกี่ยวกับ zkML ให้คุณ โดยเน้นไปที่การแนะนำ กรณีการใช้งาน และโครงการที่เป็นไปได้ของ zkML อย่างเป็นทางการ เนื่องจากปัจจุบันมีกรณีการใช้งาน zkML ไม่มากนัก ดังนั้นฉันหวังว่าคุณจะคว้าโอกาสนี้ไว้ เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดใหม่ๆ และกรณีการใช้งานล่วงหน้า และเตรียมตัวให้พร้อม

เว็บ3+ML

zkML รวมการพิสูจน์ด้วยความรู้เป็นศูนย์และการเรียนรู้ของเครื่อง ที่จริงแล้ว ML ไม่ใช่คำใหม่อีกต่อไป นอกเหนือจาก Web 3 แล้ว เทคโนโลยีนี้ได้รับกรณีการใช้งานอย่างกว้างขวางในบางฟิลด์ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การขับขี่อัตโนมัติ อีคอมเมิร์ซ และสาขาอื่นๆ ได้ก้าวสู่ระดับที่สูงขึ้นผ่านเทคโนโลยี ML และแม้แต่ในบางสาขา ML ก็ได้ครอบครองตำแหน่งที่โดดเด่นแล้ว ดังนั้น zkML ในอนาคตจึงเป็นเทรนด์ทั่วไป และการฝัง ML ในสัญญาอัจฉริยะก็จะให้ สัญญาอัจฉริยะพร้อมการจัดการที่ซับซ้อนและชาญฉลาดยิ่งขึ้น

**เมื่อเพิ่มความสามารถ ML สัญญาอัจฉริยะจะกลายเป็นอิสระและไดนามิกมากขึ้น ทำให้สามารถดำเนินการตามข้อมูลออนไลน์แบบเรียลไทม์แทนที่จะเป็นกฎคงที่ สัญญาอัจฉริยะจะมีความยืดหยุ่นมากขึ้นและปรับให้เข้ากับสถานการณ์ต่างๆ ได้มากขึ้น รวมถึงสถานการณ์ที่อาจไม่คาดคิดเมื่อสร้างสัญญา กล่าวโดยย่อ ความสามารถของ ML จะขยายการทำงานอัตโนมัติ ความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความยืดหยุ่นของสัญญาอัจฉริยะใดๆ ที่เราใส่ไว้ในเครือข่าย **

ปัจจุบัน หนึ่งในเหตุผลที่ ML ไม่ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในการเข้ารหัสลับคือต้นทุนการคำนวณที่สูงในการรันโมเดลเหล่านี้บนเครือข่าย** เช่น fastBERP ซึ่งเป็นคลาสของโมเดลภาษา NLP ซึ่งการนำไปใช้ต้องใช้ประมาณ 1,800 MFLOPS (ล้าน ของการดำเนินการทศนิยม) ซึ่งไม่สามารถรันบน EVM ได้โดยตรง ในขณะที่แบบจำลองแอปพลิเคชันจำเป็นต้องคาดการณ์ตามข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อให้มีสัญญาอัจฉริยะระดับ ML สัญญาจะต้องได้รับการคาดคะเนดังกล่าว

**เหตุผลที่สองคือความจำเป็นในการจัดการกับ trust framework ของโมเดล ML มีสองประเด็นหลัก หนึ่งคือ ความเป็นส่วนตัว: ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ พารามิเตอร์โมเดลมักจะเป็นส่วนตัว และในบางกรณี อินพุตของโมเดลยังจำเป็นต้อง เก็บเป็นความลับ สิ่งนี้สร้างปัญหาความไว้วางใจระหว่างเจ้าของโมเดลและผู้ใช้โมเดล โดยธรรมชาติ ประการที่สองคือกล่องดำอัลกอริทึม บางครั้งโมเดล ML เรียกว่า "กล่องดำ" เนื่องจากเกี่ยวข้องกับขั้นตอนอัตโนมัติจำนวนมากในกระบวนการคำนวณที่ยากต่อ เข้าใจหรืออธิบาย **ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมที่ซับซ้อนและข้อมูลจำนวนมากที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอนและบางครั้งสุ่ม ทำให้อัลกอริทึมมีความสำคัญสำหรับอคติและแม้กระทั่งการเลือกปฏิบัติ และเทคโนโลยี zk สามารถแก้ปัญหาความไว้วางใจนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก

ดังนั้นในเวลานี้ zkSNARK จึงปรากฏขึ้นตามเทรนด์ เทคโนโลยี zk ใน zkML ส่วนใหญ่อ้างอิงถึง zkSNARK zkSNARK ให้วิธีแก้ปัญหาแก่เรา: ทุกคนสามารถเรียกใช้โมเดลนอกห่วงโซ่และสร้างหลักฐานที่รัดกุมและตรวจสอบได้ว่าโมเดลที่คาดไว้สร้าง ผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง และหลักฐานนี้สามารถเผยแพร่บนเครือข่ายและบันทึกโดยสัญญาอัจฉริยะและปรับปรุงความฉลาดของพวกเขา **โดยทั่วไป โมเดล ML ต้องการสามส่วน ได้แก่ ข้อมูลการฝึก สถาปัตยกรรมโมเดล และพารามิเตอร์โมเดล ตราบใดที่โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมผ่านการตรวจสอบเหตุผลแล้ว ก็สามารถเปิดพื้นที่การออกแบบที่อัปเดตสำหรับสัญญาอัจฉริยะได้ **(การอบรมตัวแบบและการให้เหตุผลจะไม่บรรยายมาก)

ใช้กรณีของ zkML ใน crypto

และสัญญาอัจฉริยะหลังจากเพิ่ม zkSNARK +ML จะมีกรณีการใช้งานจำนวนมาก ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งาน:

ดีไฟ

ออราเคิลแมชชีนเลิร์นนิงแบบออฟไลน์ที่ตรวจสอบได้

เมื่อรวม zkSNARKs เข้ากับการให้เหตุผลที่ได้รับการยืนยันของโมเดล ML แล้ว ออราเคิล ML แบบออฟไลน์เหล่านี้สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาตลาดการคาดการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง สัญญาโปรโตคอลที่ปลอดภัย ฯลฯ โดยการตรวจสอบเหตุผลและเผยแพร่หลักฐานบนเครือข่ายได้อย่างน่าเชื่อถือ

ML Parameterized DeFi

**หลายส่วนของ DeFi สามารถทำงานโดยอัตโนมัติได้ ** ตัวอย่างเช่น โปรโตคอลการให้ยืมสามารถใช้โมเดล ML เพื่ออัปเดตพารามิเตอร์แบบเรียลไทม์ โปรโตคอลการให้กู้ยืมในปัจจุบันส่วนใหญ่เชื่อถือโมเดลนอกเครือข่ายที่ดำเนินการโดยองค์กรเพื่อกำหนดค่าสัมประสิทธิ์หลักประกัน, LTV, เกณฑ์การชำระบัญชี ฯลฯ ML สามารถให้ทางเลือกที่ดีกว่า โมเดลโอเพ่นซอร์สที่ผ่านการฝึกอบรมโดยชุมชน ซึ่งทุกคนสามารถเรียกใช้และตรวจสอบได้

กลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติ

วิธีหนึ่งในการตรวจสอบการกลับมาของกลยุทธ์การซื้อขายคือการให้ MP ทำ backtests ต่างๆ ให้กับนักลงทุน เป็นไปไม่ได้ที่จะตรวจสอบว่านักกลยุทธ์ทำตามแบบจำลองเมื่อดำเนินการซื้อขาย แต่ zkML สามารถให้คำตอบสำหรับสิ่งนี้ได้ MP สามารถเป็นได้ นำไปใช้กับตำแหน่งเฉพาะ แสดงหลักฐานการตรวจสอบความถูกต้องของเหตุผลแบบจำลองทางการเงิน

โดเมนความปลอดภัย

การตรวจสอบการฉ้อโกงสำหรับสัญญาสมาร์ท

แทนที่จะใช้การกำกับดูแลด้วยตนเองหรือผู้ดำเนินการจากส่วนกลางที่ควบคุมความสามารถในการระงับสัญญา สามารถใช้แบบจำลอง ML เพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่เป็นอันตรายและบังคับใช้ขั้นตอนการระงับได้

DID และโซเชียล

แทนที่คีย์ส่วนตัวด้วยการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ (ซึ่งเป็นสิ่งที่ Worldcoin ทำอยู่ในปัจจุบัน)

**การจัดการคีย์ส่วนตัวยังคงเป็นปัญหาหนึ่งสำหรับผู้ใช้ Web3 รายอื่น **การดึงคีย์ส่วนตัวผ่านการจดจำใบหน้าหรือไบโอเมตริกอื่น ๆ เป็นทางออกหนึ่งที่เป็นไปได้สำหรับ zkML และ Worldcoin กำลังใช้สิ่งนี้ในลักษณะเดียวกัน กับอุปกรณ์ Orb เพื่อตรวจสอบว่าใครเป็นบุคคลจริงโดยไม่ต้องพยายามปลอมแปลง KYC และใช้เทคโนโลยี zk เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของโมเดล ML จะไม่รั่วไหลของข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ ซึ่งทำได้ผ่านเซ็นเซอร์กล้องและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่วิเคราะห์ลักษณะใบหน้าและม่านตา

คำแนะนำส่วนบุคคลและการกรองเนื้อหาสำหรับสื่อโซเชียล Web3

ในทำนองเดียวกัน สื่อสังคมออนไลน์ของ Web 3 บางแห่งสามารถรับการตั้งค่าและข้อมูลของผู้ใช้ได้อย่างง่ายดาย แสดงสแปมและลิงก์ปลอมให้เราเห็น และลิงก์ปลอมจำนวนมากนำไปสู่การขโมยกระเป๋าเงินของผู้ใช้ ฯลฯ แต่เราสามารถหลีกเลี่ยงเนื้อหาและลิงก์อีเมลที่ไม่จำเป็นจำนวนมากได้ผ่านเทคโนโลยี zkML .

เศรษฐกิจของผู้สร้างและการเล่นเกม

การปรับสมดุลเศรษฐกิจในเกม

โมเดล ML สามารถใช้เพื่อปรับการออกโทเค็น การจัดหา การทำลาย เกณฑ์การลงคะแนน ฯลฯ แบบไดนามิก โมเดลหนึ่งที่เป็นไปได้คือสัญญาจูงใจที่สามารถปรับสมดุลเศรษฐกิจในเกม หากถึงเกณฑ์การปรับสมดุลใหม่และพิสูจน์การใช้เหตุผลแล้ว

** เกมลูกโซ่รูปแบบใหม่ **

สามารถสร้างเกม AI ของมนุษย์แบบร่วมมือและเกมบนเครือข่ายนวัตกรรมอื่น ๆ ได้ โดยที่โมเดล AI ที่ไม่ไว้วางใจทำหน้าที่เป็น NPC และการกระทำทั้งหมดของ NPC จะถูกโพสต์บนเครือข่ายพร้อมหลักฐานของโมเดล

โครงการที่มีศักยภาพทางนิเวศวิทยา zkML

เนื่องจาก zkML ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา จึงพบโครงการไม่มากนัก ต่อไปนี้เป็นโครงการที่เป็นไปได้สำหรับทุกคน:

เวิล์ดคอยน์

จะไม่อธิบาย Worldcoin มากเกินไป ทุกคนควรคุ้นเคยกับมัน โปรดดูที่ "หาก Worldcoin ประสบความสำเร็จ จะมีผลกระทบอย่างไรต่ออุตสาหกรรมการเข้ารหัส"

ห้องทดลองโมดูลัส

Modulus Labs เป็นหนึ่งในโครงการที่มีความหลากหลายมากขึ้นใน zkML ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่จำเป็นในการสร้าง AI บนเครือข่าย ทำงานทั้งในกรณีการใช้งานและการวิจัยที่เกี่ยวข้อง ในด้านแอปพลิเคชัน Modulus Labs ได้พัฒนา RockyBot (บอทซื้อขายแบบออนไลน์) และ Leela vs. the World (เกมหมากรุก) ซึ่งคนจริงๆ เล่นกับอินสแตนซ์ออนไลน์ที่ตรวจสอบได้ของกลไกหมากรุก Leela

มนุษย์

Giza เป็นโปรโตคอลที่อุทิศให้กับการพัฒนาเศรษฐกิจผ่าน AI สามารถนำโมเดล AI ไปใช้กับเครือข่ายโดยใช้วิธีการที่ไม่ไว้วางใจโดยสิ้นเชิง ได้รับการสนับสนุนโดยความร่วมมือของ StarkWare และในที่สุดก็ตระหนักถึงตลาดที่ให้ทางเลือกอื่นสำหรับการพัฒนา AI

สกัปชา

Zkaptcha มุ่งเน้นไปที่ปัญหาหุ่นยนต์ใน Web3 ปกป้องสัญญาอัจฉริยะจากการโจมตีของหุ่นยนต์ ใช้การพิสูจน์ที่ไม่มีความรู้เพื่อสร้างสัญญาอัจฉริยะที่ทนทานต่อการโจมตีของซีบิล และให้บริการรหัสยืนยันสำหรับสัญญาอัจฉริยะ ปัจจุบัน โปรเจ็กต์ช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางสร้างหลักฐานการทำงานของมนุษย์ได้โดยการกรอก captcha ในอนาคต Zkaptcha จะสืบทอด zkML และเปิดตัวบริการที่คล้ายกับ Web 2 captchas ที่มีอยู่ แต่ยังสามารถวิเคราะห์พฤติกรรม เช่น การเคลื่อนไหวของเมาส์เพื่อระบุว่าผู้ใช้คือใคร มันเป็นเรื่องจริง

บทสรุป

ในปัจจุบัน มีผลิตภัณฑ์ไม่มากนักในการรวม zkML และ crypto และจะพบปัญหาบางอย่างในกระบวนการสร้างผลิตภัณฑ์ดังกล่าว และ zkML และ crypto อาจต้องมีการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติมในอนาคต อย่างไรก็ตาม ด้วยการผสมผสานระหว่าง zkSNARK และ ML เรามีเหตุผลที่จะเชื่อได้ว่าพลังของ zkML สามารถนำโอกาสและการพัฒนาที่ดีขึ้นมาสู่ crypto และเรายังหวังว่าจะมีผลิตภัณฑ์เพิ่มเติมในสาขานี้ **เทคโนโลยี zk และ crypto เป็นการดำเนินการ ML ให้สภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ และในอนาคต นอกเหนือจากนวัตกรรมผลิตภัณฑ์แล้ว ยังอาจนำไปสู่นวัตกรรมของรูปแบบธุรกิจ crypto เนื่องจากในโลก Web 3 ที่ดุร้ายและอนาธิปไตยนี้ การกระจายอำนาจ เทคโนโลยี crypto และความไว้วางใจเป็นสิ่งสำคัญที่สุด สิ่งอำนวยความสะดวกพื้นฐานที่สุด **