Polyhedra는 인공 지능 애플리케이션을 위한 EXPchain을 출시하여 온체인 AI 모델 및 분산형 zk 증명 생성기의 필요성을 분석합니다.

区块链互操作性基础设施 Polyhedra 在经历币价下跌和与 zkSync 争夺 $ZK 代号失利后，近期重振旗鼓推出「为 AI 构建的万物链」，据了解该计划名为 EXPchain。并提出 Proof of Intelligence (PoI) 智慧证明概念，为人工智能模型创建了一条无法篡改、可受信任的区块链。是否结合 zk 与 AI 转型成功，值得期待。

传统 AI 监管涉及敏感数据，zkML 成新解方

官方将 EXPchain 定义为专为可扩展、可验证且注重隐私的人工智能应用设计的区块链协议。作为「为 AI 构建的万物链」，EXPchain 整合了零知识机器学习 (zkML) 和全新的智能证明 (Proof of Intelligence, PoI) 框架。主要创新包括高效的 zk 证明系统 Expander、以及将 zkML 融入传统 AI 工作流程且开发者友善的 zkPyTorch 工具包。

人工智能在各产业中扮演越来越关键的角色，从使用人脸识别解锁手机到 AI 驱动的贷款申请与医疗诊断，这些技术既带来巨大潜力，也带来挑战。像是如何确保 AI 系统公平、准确且安全地运行？如何在不妥协透明性和责任性的情况下保护敏感数据？

另外各国政府也着手监管 AI，像是欧盟的 AI 法案和美国国家标准技术研究院 (NIST) 的 AI 风险管理框架。传统方法的问题是需要披露专用模型或敏感数据，导致在安全性、隐私和信任之间产生取舍。

零知识机器学习 (zkML) 则提供了有别传统的解方，零知识证明的特性能在保护数据与模型隐私的同时实现 AI 系统的数学验证。而 Polyhedra 推出基于 zkML 技术的互操作协议 EXPchain，不但兼顾 AI 行为与合规的规范，同时也是可扩展且安全的验证。

技术债务不断扩大，AI 交易过程上链有利问责

一份研究指出 2022 年美国的软件技术债 (技术债务指的是开发软件时，为了快速推出或满足短期需求，而做出的折衷方案，长期来看这通常会增加系统维护成本)已成长到 2.41 兆美元。另外全球四大专业咨询机构之一 PricewaterhouseCoopers(PwC) 的研究也指出，2030 年时，AI 预计将为全球经济贡献高达 15.7 兆美元。

随着 AI 的规模扩大，可能会加剧技术债务的扩张。对此商业专栏 Raconteur 就曾撰文质疑公司们准备好承受人工智能失败的代价了吗？AI 的故障包括不正确的输出、数据外泄和网络攻击。除了经济损失之外，这些错误也常对个人造成伤害。

데이터 입력이 부정확하면 기계 판단 오류 또는 편향된 결정이 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터 입력에서 모델 출력까지 인공지능 주도 거래의 모든 요소가 검증 가능하고 책임질 수 있는 것이 필요합니다. 이러한 리스크에 대처하면서 인공지능의 전체 잠재력을 실현하는 것이 중요합니다. 이것이 바로 EXPchain이라는 AI 실시간 검증 블록체인의 역할입니다.

3대 기술 혁신: Polyhedra가 zk 증명 생성기 문제를 해결할 수 있을까?

기술 혁신에는 Expander, ExPos, zkPyTorch가 포함됩니다.

Polyhedra: Expander는 현재 세계에서 가장 빠른 zk 증명기

Polyhedra가 제공하는 데이터는 다음과 같습니다:

• 단일 스레드 CPU에서 VGG-16 이미지 처리 시 2.2초 소요
• 단일 스레드 CPU에서 Llama-3.1 8B 각 토큰 처리 시 150초 소요
• 성능이 이전 데이터보다 4배 빠름

이러한 진전으로 AI 검증 비용과 지연 시간이 크게 감소했으며, 프라이버시 추론에서 모델 감사에 이르는 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. Expander는 Vitalik Buterin이 제안한 zk 최종 비전에도 부합합니다.

Layer 2는 주로 Optimistic Rollup과 zk Rollup으로 나뉩니다. 대부분의 zk Rollup 퍼블릭 체인에서 ZKP 증명 생성이 병목 현상입니다. 기업은 ZKP 처리를 위해 TB 메모리를 가진 강력한 기계를 배포해야 합니다. 이전에 Polyhedra의 기술 책임자 Tiancheng Xie와 최고 과학자 Jiaheng Zhang 팀이 제출한 논문에서는 완전히 분산된 ZKP의 새로운 솔루션을 통해 zk 기술의 확장성을 높이는 방안을 탐구했습니다.

ExPoS: 확장된 지분 증명

ExPoS는 EXPchain의 zkML 기술을 위해 개발된 지분 증명 메커니즘입니다. AI 애플리케이션의 행동과 규정 준수를 검증하면서도 전용 모델 데이터를 노출하지 않습니다. 쉽게 말해 Polyhedra의 zkBridge 기술을 사용하여 모든 블록체인의 지분 메커니즘을 통합하고 단일 스테이킹 네트워크로 연결하는 것입니다.

zkPyTorch: 개발자 친화적인 도구박스

zkPyTorch는 PyTorch 작업을 자동으로 zk 회로로 변환하여 전통적인 AI 개발 워크플로와 제로 지식 기계 학습(zkML) 간의 격차를 줄입니다. 이러한 통합을 통해 개발자는 익숙한 도구를 사용할 수 있으며, zk 지원 AI 애플리케이션 배포 시간과 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.

zkML을 통해 LLM 검증을 프라이버시 보장 하에 수행할 수 있습니다

EXPchain의 핵심은 제로 지식 기계 학습(zkML)입니다. zkML은 AI 모델에 대한 암호화된 검증을 지원하며, 기계 학습 수명 주기 전반에 걸쳐 보안성과 정확성을 실현합니다:

• 검증 가능한 추론: 모델이나 데이터를 노출하지 않고 인공지능 출력을 증명합니다.
• 모델 감사: 테스트 세트를 기반으로 성능의 공정성과 규정 준수를 검증합니다.
• 훈련 검증: 민감한 입력이 노출되지 않도록 보장합니다.

zkML의 구체적인 적용 사례는 다음과 같습니다:

• 대형 언어 모델(LLM)에 디지털 워터마크 추가. 디지털 워터마크는 LLM이 생성한 텍스트에 미세하고 눈에 띄지 않는 특징을 삽입하여 특정 모델에 의해 생성되었는지 식별하고, 위조 콘텐츠와 남용을 방지합니다.
• 모델 규정 준수 보장, 예를 들어 금융 기관의 규정 준수 검증.
• 프라이버시에 민감한 산업에서 안전한 다자간 계산을 실현합니다.

현재 EXPchain의 zkML 디지털 워터마크는 Llama-3.1 8B와 같은 대형 언어 모델을 검증하는 데 사용할 수 있습니다.

Polyhedra의 수석 암호학자는 대단한 경력을 가지고 있으며, PoI 인공지능 증명 체인을 주도하고 있습니다

EXPchain은 Proof of Intelligence(PoI) 지능 증명으로 간주될 수 있습니다. 이는 인공지능 모델에 대한 신뢰할 수 있고 변경할 수 없는 블록체인을 만들어 그 출처, 진실성 및 윤리적 규정 준수를 검증합니다. 이 프레임워크는 지적 재산권을 보호하고 투명한 책임을 보장하며, 암호화 방식으로 각 인공지능 모델의 출처와 성능을 검증 가능한 온체인 기록에 연결하여 인공지능 주도 생태계에 전례 없는 투명성을 제공합니다.

이 모든 것의 주역은 Polyhedra의 수석 암호학자 Zhenfei Zhang입니다. 그는 이전에 Algorand, Espresso, Ethereum Foundation, Scroll 등 업계 선두 기업에서 근무했으며, 암호학 분야에서 상당한 명성을 얻고 있습니다. "ZEN: 검증 가능한 제로 지식 신경망 추론을 위한 최적화 컴파일러"라는 논문에서 그는 검증 가능한 기계 학습에 대해 다루고 있습니다.