Cơ sở hạ tầng tương tác blockchain Polyhedra, sau khi trải qua sự sụt giá tiền và thất bại trong việc giành lại mã token $ZK của zkSync, gần đây đã hồi phục và ra mắt "Chuỗi vạn vật được xây dựng cho AI", được hiểu là dự án có tên EXPchain. Dự án này đề xuất khái niệm Bằng chứng Trí tuệ (PoI), tạo ra một blockchain không thể bị thay đổi và đáng tin cậy cho các mô hình trí tuệ nhân tạo. Việc kết hợp zk và AI có thành công hay không thì vẫn đáng được mong đợi.
Mục lục
ToggleTruyền thống AI liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, zkML là giải pháp mới
Chính thức định nghĩa EXPchain là giao thức blockchain được thiết kế cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng, có thể xác minh và chú trọng đến quyền riêng tư. Với tư cách là "Chuỗi vạn vật được xây dựng cho AI", EXPchain tích hợp học máy zero-knowledge (zkML) và một khuôn khổ Bằng chứng Trí tuệ (PoI) hoàn toàn mới. Các sáng tạo chính bao gồm hệ thống chứng minh zk hiệu quả Expander và bộ công cụ zkPyTorch tích hợp zkML vào quy trình làm việc truyền thống của AI và thân thiện với nhà phát triển.
Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò ngày càng quan trọng trong các ngành công nghiệp, từ việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt để mở khóa điện thoại đến các quy trình vay vốn và chẩn đoán y tế do AI điều khiển. Những công nghệ này mang lại tiềm năng to lớn nhưng cũng đặt ra những thách thức. Làm thế nào để đảm bảo các hệ thống AI hoạt động một cách công bằng, chính xác và an toàn? Làm thế nào để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm mà không ảnh hưởng đến tính minh bạch và trách nhiệm giải trình?
Ngoài ra, các chính phủ trên thế giới cũng đang bắt đầu quản lý AI, như Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu và Khung quản lý rủi ro AI của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST). Vấn đề của các phương pháp truyền thống là cần phải tiết lộ các mô hình chuyên dụng hoặc dữ liệu nhạy cảm, dẫn đến sự đánh đổi giữa an ninh, quyền riêng tư và niềm tin.
Học máy zero-knowledge (zkML) cung cấp một giải pháp khác với truyền thống, với đặc tính của chứng minh zero-knowledge có thể thực hiện xác minh toán học của hệ thống AI trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu và mô hình. Polyhedra đã ra mắt giao thức tương tác EXPchain dựa trên công nghệ zkML, không chỉ đáp ứng các quy định về hành vi và tuân thủ của AI, mà còn là một giải pháp có thể mở rộng và an toàn.
Nợ kỹ thuật không ngừng gia tăng, AI giao dịch trên chuỗi có lợi cho trách nhiệm
Một nghiên cứu chỉ ra rằng vào năm 2022, nợ kỹ thuật phần mềm của Hoa Kỳ đã tăng lên 2,41 nghìn tỷ USD. Ngoài ra, một trong những công ty tư vấn chuyên nghiệp hàng đầu thế giới, PricewaterhouseCoopers (PwC), trong nghiên cứu của mình cũng chỉ ra rằng vào năm 2030, AI dự kiến sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu.
Khi quy mô của AI ngày càng lớn, nó có thể làm trầm trọng thêm sự gia tăng của nợ kỹ thuật. Về vấn đề này, chuyên mục kinh doanh Raconteur đã đưa ra bài viết để đặt câu hỏi liệu các công ty có sẵn sàng chịu đựng chi phí của những thất bại trong trí tuệ nhân tạo hay không? Các lỗi của AI bao gồm đầu ra không chính xác, rò rỉ dữ liệu và tấn công mạng. Ngoài thiệt hại kinh tế, những lỗi này cũng thường gây tổn hại cho cá nhân.
Ví dụ, đầu ra dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến sai lầm trong việc ra quyết định của máy móc hoặc tạo ra các quyết định thiên vị. Do đó, từ đầu vào dữ liệu đến đầu ra mô hình, đảm bảo rằng mỗi yếu tố của giao dịch do trí tuệ nhân tạo điều khiển đều có thể xác minh và có trách nhiệm là cần thiết, và giải quyết những rủi ro này là rất quan trọng khi giải phóng toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Đây chính là lĩnh vực hoạt động của EXPchain, một blockchain xác minh trí tuệ nhân tạo theo thời gian thực.
Ba đổi mới công nghệ chính: Polyhedra có thể giải quyết được vấn đề khó khăn trong việc tạo ra bộ chứng minh zk?
Các đổi mới công nghệ bao gồm Expander, ExPos và zkPyTorch
Polyhedra: Expander là bộ chứng minh zk nhanh nhất thế giới hiện nay
Các dữ liệu mà Polyhedra cung cấp bao gồm:
- Chỉ cần 2,2 giây để xử lý ảnh VGG-16 trên một CPU đơn luồng
- Mỗi token Llama-3.1 8B cần 150 giây trên một CPU đơn luồng
- Hiệu suất nhanh hơn 4 lần so với các dữ liệu trước đây
Những tiến bộ này đã giảm đáng kể chi phí và độ trễ của việc xác minh AI, hỗ trợ nhiều ứng dụng như suy luận riêng tư đến kiểm tra mô hình. Expander cũng phù hợp với tầm nhìn cuối cùng về zk của Vitalik Buterin.
Layer 2 chủ yếu được chia thành Optimistic Rollup và zk Rollup, vàối với hầu hết các chuỗi công khai zk Rollup, việc tạo ra bằng chứng ZKP là điểm nghẽn, các công ty phải triển khai các máy mạnh mẽ có bộ nhớ TB để xử lý khối lượng giao dịch lớn trong ZKP. Trong bài nghiên cứu trước đây, nhóm do Tiancheng Xie, Giám đốc Công nghệ, và Jiaheng Zhang, Giám đốc Khoa học trưởng của Polyhedra, đã đề xuất một giải pháp mới sử dụng ZKP hoàn toàn phân tán để cải thiện khả năng mở rộng của công nghệ zk.
ExPoS: Bằng chứng cổ phần mở rộng
ExPoS là một cơ chế bằng chứng cổ phần được phát triển cho công nghệ zkML của EXPchain, vừa xác minh hành vi và tuân thủ của ứng dụng AI, vừa không tiết lộ dữ liệu mô hình chuyên dụng. Nói cách khác, nó sử dụng công nghệ zkBridge của Polyhedra để thống nhất và kết nối tất cả các cơ chế bằng chứng cổ phần trên các chuỗi blockchain thành một mạng lưới đặt cọc có tính kết dính.
zkPyTorch: Công cụ thân thiện với nhà phát triển
zkPyTorch tự động chuyển đổi các thao tác PyTorch thành mạch zk, giảm khoảng cách giữa quy trình phát triển AI truyền thống và học máy zero-knowledge (zkML). Sự tích hợp này cho phép các nhà phát triển sử dụng các công cụ quen thuộc, đồng thời giảm đáng kể thời gian và độ phức tạp trong việc triển khai các ứng dụng AI hỗ trợ zk.
zkML có thể hoàn thành việc xác minh LLM trong bối cảnh bảo mật
Trọng tâm của EXPchain là học máy zero-knowledge (zkML), zkML hỗ trợ việc xác minh mã hóa các mô hình AI, đảm bảo an ninh và độ chính xác trong toàn bộ vòng đời học máy, bao gồm:
- Suy luận có thể xác minh: Chứng minh đầu ra của trí tuệ nhân tạo mà không tiết lộ mô hình hoặc dữ liệu.
- Kiểm tra mô hình: Xác minh tính công bằng và tuân thủ của hiệu suất dựa trên tập kiểm tra.
- Xác minh huấn luyện: Đảm bảo tuân thủ giao thức mà không tiết lộ đầu vào nhạy cảm.
Các ứng dụng cụ thể của zkML bao gồm:
- Thêm dấu hiệu số vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Dấu hiệu số là các đặc điểm nhỏ và khó phát hiện được nhúng vào văn bản do mô hình tạo ra, để xác định xem văn bản có được tạo ra bởi mô hình cụ thể hay không, nhằm ngăn chặn nội dung giả mạo và lạm dụng nội dung.
- Đảm bảo tuân thủ mô hình, chẳng hạn như xác minh tuân thủ trong các tổ chức tài chính.
- Thực hiện tính toán đa phương an toàn trong các ngành quan tâm đến quyền riêng tư.
Hiện tại, dấu hiệu số zkML của EXPchain đã có thể được sử dụng để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama-3.1 8B.
Giám đốc Mật mã của Polyhedra có tiếng, thúc đẩy chuỗi chứng minh trí tuệ nhân tạo (PoI)
EXPchain có thể được coi là Chứng minh Trí tuệ (PoI), tạo ra một chuỗi blockchain không thể thay đổi và đáng tin cậy cho các mô hình trí tuệ nhân tạo, xác minh nguồn gốc, tính xác thực và tuân thủ đạo đức của chúng. Khung này bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và đảm bảo trách nhiệm giải trình minh bạch, liên kết nguồn gốc và hiệu suất của mỗi mô hình trí tuệ nhân tạo với hồ sơ có thể xác minh trên chuỗi, mang lại mức độ minh bạch chưa từng có cho hệ sinh thái do trí tuệ nhân tạo điều khiển.
Và nói đến người đứng sau tất cả những điều này, không thể không nhắc đến Giám đốc Mật mã của Polyhedra, Zhenfei Zhang. Trước đây, anh đã từng làm việc tại các công ty hàng đầu như Algorand, Espresso, Ethereum Foundation và Scroll, và rất nổi tiếng trong lĩnh vực mật mã học. Bài ZEN: Trình biên dịch tối ưu hóa cho suy luận mạng thần kinh zero-knowledge có thể xác minh đã thảo luận về học máy có thể xác minh.
Cảnh báo rủi ro
Đầu tư vào tiền điện tử có rủi ro cao, giá có thể biến động mạnh và bạn có thể mất toàn bộ số vốn đầu tư. Vui lòng đánh giá cẩn thận các rủi ro.
