Crypto 產業在 2021 年迎來了高光時刻,彼時烈火烹調油、鮮花著錦,隨著全世界流動性氾濫之下加密資產市值的高歌猛進,讓主流媒體和吃瓜大眾為之歡呼喝采。很快,價格雪崩,市場遇冷,觀眾掌聲不再。隔年,你方唱罷我登場,OpenAI 的 Chatgpt 高調登台,所有關注和期待都轉移陣地,那些從大廠出來去了 Web3 的年輕人、那些曾經重倉唱興 Web3 的投資人紛紛扭頭奔走 AI 。就連區塊鏈產業內那些「嗅覺靈敏」的敘事搶跑者們,也爭相擺出「AI x Crypto」的金字招牌,試圖在新浪潮中分一杯羹。
事實上,Peter Thiel 曾在 2020 年這麼預測:「未來大政治的重大衝突才剛開始。在科技層面上,這場衝突的兩極是:人工智慧和加密技術」。這其中有幾個重要資訊點。首先,Thiel 篤定未來是屬於人工智慧和加密技術的,它們之間一個決定生產力、一個決定生產關係,都是當下最熱門也是對現有秩序最具破壞性的技術,也意味著他們的發展將會塑造人類社會的形態──因此身為人類,我們需要在進步中保持警覺。其次,在架構邏輯上,它們又為彼此的反面。人工智慧自上而下整合數據,掌握在強勢力量的機構和組織。加密技術自下而上保護數據,代表的則是野火般的草根和 “反叛” 力量。AI x Crypto,如果可以將其充滿矛盾的技術底層化為一體,位能必然不容小覷。
因此,本研究報告所要分析的 ZKML(零知識機器學習),正是人工智慧與區塊鏈的強勢聯姻之下,誕生的最具期待的利基市場之一。
作者:K,Web3Caff Research 研究員
封面: Photo by Joel Filipe on Unsplash
字數:本份研報超 11,000 字,預計閱讀時間 22 分鐘
目錄
- AI 有 “病”,Crypto 有藥?
- 為什麼 Crypto 可以解決 AI 的問題
- 技術解說:ML + ZK = ZKML
- 機器學習的原理
- 零知識證明的原理
- ZKML 的原理
- ZKML 的技術解決方案
- 1)預處理(Inputs Pre-Processing)
- Axiom: ZK 協處理器,讀取、運算和驗證鏈上數據
- RISC Zero: ZKVM 虛擬機,模型的第三方測試
- 2)算術化(Arithmetization)
- Kang & Sun: 非線性函數的查找參數(lookup arguments for non-linearities)
- 3)生成證明(Proof Generation)
- EZKL: ZKML 抽象層,導入模型並產生電路
- Modulus Labs: 基於最佳化版 GKB 證明系統的 Remainder 證明器
- 1)預處理(Inputs Pre-Processing)
- 總結與展望
- 參考文獻
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