인공지능(AI)이 의료, 금융, 자율주행 등 핵심 영역에서 깊이 있게 적용됨에 따라, 머신러닝(ML) 추론 과정의 신뢰성, 투명성 및 안전성을 보장하는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
그러나 전통적인 머신러닝 서비스는 마치 '블랙박스'처럼 작동하여, 사용자는 결과만 볼 수 있고 과정을 검증하기 어렵습니다. 이러한 불투명성으로 인해 모델 서비스는 다음과 같은 리스크에 쉽게 노출됩니다:
모델 오용,
추론 결과 악의적 변조,
사용자 데이터 개인정보 유출 위험.
ZKML(제로 지식 머신러닝)은 이러한 도전에 대한 완전히 새로운 암호학적 해결책을 제공합니다. 제로 지식 증명(ZKPs) 기술을 기반으로, 머신러닝 모델에 암호화 검증 가능한 능력을 부여합니다: 민감한 정보를 공개하지 않고도 계산이 올바르게 수행되었음을 증명할 수 있습니다.
다시 말해, ZKPs는 서비스 제공자가 사용자에게 다음을 증명할 수 있게 합니다:
「당신이 얻은 추론 결과는 내가 훈련된 모델로 실행한 것이 맞습니다 - 하지만 모델 매개변수는 절대 공개하지 않겠습니다.」
이는 사용자가 추론 결과의 진실성을 신뢰할 수 있으며, 모델의 구조와 매개변수(종종 고가치 자산)는 계속 비공개로 유지된다는 의미입니다.
zkPyTorch:
Polyhedra Network가 제로 지식 머신러닝(ZKML)을 위해 특별히 제작한 혁신적인 컴파일러인 zkPyTorch를 대대적으로 출시 - 주류 AI 프레임워크와 ZK 기술 간의 마지막 1마일을 연결하는 것을 목표로 합니다.
zkPyTorch는 PyTorch의 강력한 머신러닝 능력과 최첨단 제로 지식 증명 엔진을 깊이 융합하여, AI 개발자가 프로그래밍 습관을 변경하거나 새로운 ZK 언어를 배우지 않고도 익숙한 환경에서 검증 가능한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
이 컴파일러는 고수준 모델 작업(컨볼루션, 행렬 곱셈, ReLU, 소프트맥스 및 어텐션 메커니즘 등)을 암호화 검증 가능한 ZKP 회로로 자동 변환할 수 있으며, Polyhedra의 자체 개발 ZKML 최적화 스위트와 결합하여 주요 추론 경로를 지능적으로 압축 및 가속화하여 회로의 정확성과 계산 효율성을 동시에 보장합니다.
신뢰할 수 있는 AI 생태계를 위한 핵심 인프라 구축
현재의 머신러닝 생태계는 데이터 보안, 계산 검증 가능성, 모델 투명성 등 다양한 도전에 직면해 있습니다. 특히 의료, 금융, 자율주행 등 핵심 산업에서 AI 모델은 대량의 민감한 개인 정보뿐만 아니라 고가치 지적 재산권과 핵심 상업적 기밀을 다루고 있습니다.
제로 지식 머신러닝(ZKML)이 등장하여 이러한 상황을 해결할 중요한 돌파구가 되었습니다. 제로 지식 증명(ZKP) 기술을 통해 ZKML은 모델 매개변수나 입력 데이터를 공개하지 않고도 모델 추론의 완전성을 검증할 수 있습니다 - 개인정보를 보호하면서 동시에 신뢰성을 보장합니다.
하지만 현실에서 ZKML 개발은 매우 높은 진입 장벽을 가지고 있어, 깊은 암호학 배경이 필요하며 일반 AI 엔지니어가 쉽게 다룰 수 있는 수준이 아닙니다.
이것이 바로 zkPyTorch의 사명입니다. PyTorch와 ZKP 엔진 사이에 다리를 놓아, 개발자가 복잡한 암호학 언어를 다시 배우지 않고도 익숙한 코드로 개인정보 보호 및 검증 가능한 AI 시스템을 구축할 수 있게 합니다.
zkPyTorch를 통해 Polyhedra Network는 ZKML의 기술적 장벽을 크게 낮추고, 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션이 주류에 진입할 수 있도록 지원하며, AI 보안 및 개인정보 보호의 새로운 패러다임을 재구성하고 있습니다.
(이하 생략)이러한 전략은 증명 생성의 효율성을 크게 향상시켰을 뿐만 아니라, 생성된 증명 결과가 고정밀 양자화 모델의 출력과 완전히 일치함을 보장하여 성능과 신뢰성을 모두 고려하며, 검증 가능한 머신러닝의 실용화 과정을 촉진했습니다.
다단계 회로 최적화 전략
zkPyTorch는 매우 정밀한 다계층 회로 최적화 시스템을 채택하여 여러 차원에서 제로 지식 추론의 효율성과 확장성을 극대화했습니다:
배치 처리 최적화(Batch Processing Optimization)
여러 추론 작업을 일괄 처리하여 전체 계산 복잡성을 크게 낮추며, 특히 Transformer와 같은 언어 모델의 순차적 작업에 적합합니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이, 기존의 대규모 언어 모델(LLM) 추론 과정은 토큰별 생성 방식으로 실행되었지만, zkPyTorch의 혁신적인 방법은 모든 입력 및 출력 토큰을 단일 프롬프트 프로세스로 통합하여 검증합니다. 이러한 처리 방식은 LLM의 전체 추론이 올바른지 한 번에 확인할 수 있으며, 동시에 각 출력 토큰이 표준 LLM 추론과 일치함을 보장합니다.
LLM 추론에서 KV 캐시(키-값 캐시) 메커니즘의 정확성은 추론 출력의 신뢰성을 보장하는 핵심입니다. 모델의 추론 논리에 오류가 있다면, 캐시를 사용해도 표준 디코딩 프로세스와 일치하는 결과를 복원할 수 없습니다. zkPyTorch는 바로 이 프로세스를 정확히 재현함으로써 제로 지식 증명의 모든 출력이 검증 가능한 확정성과 완전성을 갖추도록 보장합니다.
그림 3: 대규모 언어 모델(LLMs) 계산의 일괄 검증, 여기서 L은 입력 시퀀스 길이, N은 출력 시퀀스 길이, H는 모델의 은닉층 차원을 나타냅니다.
(이하 생략, 동일한 방식으로 번역됨)
