Đặc điểm "bao quát toàn bộ quy trình và độ tin cậy toán học" của xác minh hình thức đang liên tục thâm nhập vào các khía cạnh cốt lõi của công nghệ AI. Bên cạnh các kịch bản như suy luận mô hình quy mô lớn và tạo mã, nó còn đóng vai trò không thể thiếu trong các lĩnh vực như căn chỉnh mô hình, đảm bảo tính mạnh mẽ và điện toán bảo mật, cung cấp sự hỗ trợ quan trọng cho việc triển khai AI một cách an toàn, tuân thủ và đáng tin cậy.
I. Xác minh logic về sự phù hợp giá trị trong các mô hình lớn "Sự phù hợp giá trị" (tức là hành vi của mô hình phù hợp với các chuẩn mực đạo đức và an toàn của con người) là rất quan trọng cho việc triển khai thành công các mô hình lớn. Xác minh hình thức có thể chuyển đổi các quy tắc đạo đức trừu tượng thành các ràng buộc toán học có thể chứng minh được. Ví dụ, logic vị ngữ có thể được sử dụng để định nghĩa các thuộc tính như "không tạo ra nội dung độc hại" và "từ chối các chỉ thị độc hại", và Prover(như Coq) có thể được sử dụng để xác minh xem logic đầu ra của mô hình có thỏa mãn các ràng buộc này hay không. "Khung phù hợp hình thức" do đội ngũ nghiên cứu của Đại học Stanford đề xuất phân tích các giá trị của con người thành các mệnh đề toán học có thể định lượng được như "tránh gây hại" và "công bằng", chứng minh rằng mô hình sẽ không đi chệch khỏi định hướng giá trị được thiết lập trước trong tất cả các kịch bản đầu vào, do đó về cơ bản ngăn chặn hành vi gây hại của mô hình.
II. Kiểm chứng tính mạnh mẽ và khả năng chống lại các cuộc tấn công của mô hình AI Các mô hình AI (đặc biệt là các mô hình thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói) dễ bị tổn thương trước các cuộc tấn công đối nghịch (chẳng hạn như thêm nhiễu nhỏ dẫn đến lỗi nhận dạng hình ảnh). Việc kiểm chứng chính thức có thể chứng minh giới hạn về tính mạnh mẽ của mô hình. Ví dụ, phép toán khoảng có thể được sử dụng để mô hình hóa phạm vi nhiễu đầu vào, và lý luận toán học có thể được sử dụng để chứng minh rằng "khi nhiễu đầu vào nhỏ hơn ngưỡng, đầu ra của mô hình vẫn nhất quán"; hoặc một bộ giải SMT có thể được sử dụng để bao quát tất cả các ví dụ đối nghịch có thể có để xác minh rằng mô hình vẫn có thể xác định chính xác các mục tiêu trong điều kiện nhiễu cực đoan. "Bằng chứng về tính mạnh mẽ ở cấp độ toán học" này có thể xác định chính xác hơn phạm vi ứng dụng an toàn của mô hình so với huấn luyện đối nghịch truyền thống, làm cho nó phù hợp với các kịch bản quan trọng về an toàn như lái xe tự động và giám sát an ninh.
III. Xác minh an ninh của tính toán bảo vệ quyền riêng tư và học tập liên kết Các công nghệ tính toán bảo vệ quyền riêng tư như học tập liên kết và crypto đồng hình phải đảm bảo rằng "dữ liệu có thể sử dụng được nhưng không hiển thị". Việc xác minh hình thức có thể chứng minh tính an toàn của logic crypto và các quy trình tương tác của chúng. Ví dụ, khi xác minh giao thức tổng hợp tham số của học tập liên kết, nguyên tắc "không tiết lộ dữ liệu gốc" có thể được chuyển đổi thành một mệnh đề toán học. Các công cụ chứng minh mật mã (như CryptoVerif) có thể được sử dụng để xác minh rằng giao thức vẫn có thể đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu ngay cả khi có sự hiện diện của nút độc hại. Ngoài ra, có thể chứng minh rằng trong quá trình tính toán các thuật toán crypto đồng hình, bản mã sẽ không tiết lộ thông tin bản gốc, cung cấp các đảm bảo an ninh xác định cho các kịch bản hợp tác dữ liệu nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và tài chính.
IV. Kiểm chứng chức năng của chip AI và tăng tốc phần cứng Logic tối ưu hóa tỷ lệ băm của chip AI (như GPU và NPU) rất phức tạp. Kiểm chứng hình thức có thể đảm bảo tính nhất quán giữa mạch phần cứng và logic phần mềm của chúng. Ví dụ, bằng cách mô hình hóa đơn vị tính toán tensor của chip AI bằng ngôn ngữ mô tả phần cứng (HDL) và sử dụng các công cụ hình thức (như Cadence JasperGold) để chứng minh rằng hành vi của mạch hoàn toàn phù hợp với định nghĩa toán học của các thuật toán học độ sâu, có thể tránh được sự sai lệch về độ chính xác tính toán do tăng tốc phần cứng gây ra. Ngoài ra, cơ chế lập lịch bộ nhớ cache của chip có thể được kiểm chứng để đảm bảo rằng nhiệm vụ tính toán song song của mô hình AI có thể được thực hiện hiệu quả và không xung đột, cân bằng giữa tỷ lệ băm và tính ổn định.
Cốt lõi của các ứng dụng này là sử dụng các chứng minh toán học để giải quyết các thách thức về "sự không chắc chắn" và "bảo mật" trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bao trùm toàn bộ chuỗi từ các mô hình thuật toán và chip phần cứng đến việc triển khai kịch bản. Khi trí tuệ nhân tạo thâm nhập sâu hơn và vào các lĩnh vực nhạy cảm hơn, ứng dụng của xác minh hình thức sẽ tiếp tục mở rộng, trở thành một trụ cột hỗ trợ công nghệ trí tuệ nhân tạo chuyển từ "đột phá về khả năng" sang "triển khai đáng tin cậy".
