Trong thế giới Web3 hoang dã và vô chính phủ, Phi tập trung, công nghệ crypto và niềm tin mới là cơ sở cơ bản nhất.

撰文：Leo

Gần đây, sự nổi tiếng của Worldcoin đã tạo đủ động lực cho một câu chuyện Web3+AI. Worldcoin thuộc khái niệm zkML, bắt nguồn từ zk+ML (Bằng chứng không kiến ​​thức và máy học), cũng là một sự kết hợp mới mẻ được thảo luận nhiều gần đây. Công nghệ zk không cần phải nói nhiều, trong khi ML là một lĩnh vực con của AI. Trước đây, AI+Web3 đã là một câu chuyện rất hấp dẫn trong ngành, chỉ là hiện tại chưa có khái niệm hoặc trường hợp sử dụng tốt để kết nối hai yếu tố này một cách liền mạch. Tại hội nghị Black Mountain gần đây, Vitalik cũng ca ngợi zkSNARK, cộng thêm sự nổi tiếng của Worldcoin, điều đó cho thấy zkML là một ứng cử viên tiềm năng.

Mọi người có thể không quen thuộc với zkML, bài viết này chủ yếu là để làm sáng tỏ về zkML, tập trung vào giới thiệu zkML, các trường hợp sử dụng và một số dự án tiềm năng, chính vì hiện tại có ít trường hợp sử dụng zkML, nên hy vọng mọi người có thể nắm bắt cơ hội, hiểu sâu về các khái niệm và trường hợp sử dụng mới, chuẩn bị sẵn sàng.

Web 3 + ML

zkML kết hợp Bằng chứng không kiến ​​thức và học máy, ngoài Web 3, ML không còn là một thuật ngữ mới, công nghệ này đã được sử dụng rộng rãi trong một số lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lái xe tự động, thương mại điện tử, đã đạt được mức độ cao hơn thông qua công nghệ ML, thậm chí ở một số lĩnh vực, ML đã chiếm ưu thế, vì vậy trong tương lai, zkML cũng là xu hướng lớn, việc nhúng ML vào Hợp đồng thông minh cũng sẽ cung cấp cách xử lý phức tạp và thông minh hơn cho Hợp đồng thông minh.

Bằng cách thêm các khả năng của ML, Hợp đồng thông minh có thể trở nên tự chủ và năng động hơn, cho phép chúng xử lý dựa trên dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực thay vì các quy tắc tĩnh. Hợp đồng thông minh sẽ linh hoạt hơn và thích ứng với nhiều kịch bản hơn, bao gồm cả những kịch bản có thể không lường trước được khi hợp đồng được tạo ban đầu. Nói tóm lại, khả năng ML sẽ mở rộng khả năng tự động hóa, độ chính xác, hiệu quả và tính linh hoạt của bất kỳ Hợp đồng thông minh nào mà chúng tôi đưa vào trên chuỗi.

Hiện tại, một trong những lý do mà ML chưa được sử dụng rộng rãi trong crypto là vì chi phí tính toán để chạy những mô hình này on-chain rất cao, như là fastBERP - một loại mô hình ngôn ngữ NLP, mô hình này yêu cầu khoảng 1800 triệu phép tính dấu chấm động (MFLOPS), điều này không thể chạy trực tiếp trên EVM. Mô hình áp dụng cần dự đoán dựa trên dữ liệu thế giới thực, để có được một Hợp đồng thông minh quy mô ML, hợp đồng phải có được dự đoán này;

Nguyên nhân thứ hai là cần xử lý vấn đề khung tín nhiệm của mô hình ML, chủ yếu chia làm hai điểm, một là tính riêng tư: như đã đề cập trước, tham số mô hình thường là riêng tư, trong một số trường hợp, đầu vào mô hình cũng cần được bảo mật, điều này tự nhiên sẽ gây ra một số vấn đề về tín nhiệm giữa chủ sở hữu mô hình và người sử dụng mô hình; hai là Thuật toán hộp đen, mô hình ML đôi khi được gọi là "hộp đen" vì chúng tham gia vào quá trình tính toán với nhiều bước tự động khó hiểu hoặc giải thích. Các bước này liên quan đến Thuật toán phức tạp và lượng dữ liệu lớn, dữ liệu này có thể tạo ra đầu ra không chắc chắn, đôi khi là ngẫu nhiên, khiến cho Thuật toán trở thành nguyên nhân gây ra định kiến thậm chí là phân biệt đối xử. Và công nghệ zk có thể giải quyết vấn đề tín nhiệm này một cách hiệu quả.

Vì vậy, vào thời điểm này, zkSNARK đã xuất hiện, trong đó công nghệ zk trong zkML chủ yếu đề cập đến zkSNARK, zkSNARK cung cấp cho chúng ta một giải pháp: bất kỳ ai cũng có thể chạy một mô hình off-chain và tạo ra một chứng cứ ngắn gọn và có thể xác minh, cho thấy mô hình dự kiến thực sự tạo ra kết quả cụ thể, chứng cứ này có thể được công bố on-chain và được hợp đồng thông minh lấy và cải thiện thông minh của nó. Mô hình ML thường cần ba phần: dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình, tham số mô hình. Mô hình đã được huấn luyện chỉ cần thông qua xác minh suy luận có thể mở ra một không gian thiết kế cập nhật cho hợp đồng thông minh. (Quá trình huấn luyện và suy luận mô hình sẽ không được đề cập nhiều)

Ứng dụng của zkML trong tiền điện tử

Hợp đồng thông minh kết hợp zkSNARK + ML cũng có nhiều ứng dụng, dưới đây là các ứng dụng của nó:

DeFi

Máy Oracle off-chain có thể được xác minh để học máy

结合 zkSNARK 结合 ML 模型的验证推理，这些off-chain ML Máy Oracle可以用于通过验证推理并在on-chain发布证据来可靠地解决现实世界的thị trường dự đoán、确保giao thức合约等问题。

ML Parameters Tài chính phi tập trung

Rất nhiều lĩnh vực phân cấp của Tài chính phi tập trung thực ra có thể được tự động hóa. Ví dụ, giao thức vay mượn có thể sử dụng mô hình ML để cập nhật thông số liên tục. Ngày nay, giao thức vay mượn chủ yếu tin tưởng vào mô hình off-chain do tổ chức điều hành để xác định hệ số Tài sản thế chấp, LTV, ngưỡng thanh lý, v.v. ML có thể cung cấp các giải pháp thay thế tốt hơn, mô hình Mã nguồn mở được đào tạo bởi cộng đồng, bất kỳ ai cũng có thể chạy và xác minh.

Chiến lược giao dịch tự động

Một cách để xác minh hiệu quả của chiến lược giao dịch là để MP cung cấp cho các nhà đầu tư các kiểm tra trở lại khác nhau, không thể xác minh xem người chiến lược có tuân theo mô hình khi thực hiện giao dịch hay không, nhưng zkML có thể cung cấp giải pháp cho họ, MP có thể cung cấp bằng chứng xác nhận cho suy luận mô hình tài chính khi triển khai tại vị trí cụ thể.

Lĩnh vực an ninh

Quản lý gian lận của Hợp đồng thông minh

Mô hình ML có thể được sử dụng để phát hiện hành vi độc hại có thể xảy ra và thực hiện chương trình tạm dừng, thay vì để các bên tham gia trực tiếp hoặc tập trung kiểm soát khả năng tạm dừng hợp đồng.

DID và Xã hội

Thay vì sử dụng Khóa riêng (như hiện tại đang được thực hiện bởi Worldcoin), sử dụng xác thực bằng đặc điểm sinh học

Quản lý Khóa riêng vẫn là một trong những vấn đề đau đầu của người dùng Web3. Việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt hoặc trích xuất đặc điểm sinh học khác để tạo ra Khóa riêng là một trong những giải pháp tiềm năng của zkML, và Worldcoin đang áp dụng cách tiếp cận này thông qua thiết bị Orb, xác định xem một người có phải là một người thật sự và không cố gắng làm giả KYC, và sử dụng công nghệ zk đảm bảo rằng đầu ra của mô hình ML của họ không rò rỉ dữ liệu cá nhân của người dùng, thực hiện điều này thông qua việc sử dụng các cảm biến và mô hình học máy phân tích đặc điểm khuôn mặt và mống mắt.

Đề xuất cá nhân hóa và lọc nội dung cho mạng xã hội Web3

Tương tự, một số mạng xã hội Web 3 dễ dàng thu thập sở thích và dữ liệu của người dùng, cho chúng ta thấy một số thư rác và liên kết giả mạo, nhiều liên kết giả mạo dẫn đến việc Ví tiền của người dùng bị đánh cắp, nhưng thông qua công nghệ zkML, chúng ta có thể tránh được nhiều nội dung và liên kết thư rác không cần thiết.

Nền kinh tế của người sáng tạo và trò chơi

Cân bằng lại nền kinh tế trong trò chơi

Các mô hình ML có thể được sử dụng để tự động điều chỉnh việc phát hành, cung cấp, đốt, ngưỡng biểu quyết, v.v. và một mô hình khả thi là hợp đồng khuyến khích có thể cân bằng lại nền kinh tế trong trò chơi nếu đạt đến ngưỡng tái cân bằng nhất định và bằng chứng suy luận được xác minh.

Trò chơi on-chain mới

Có thể tạo ra các trò chơi hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo cũng như các trò chơi sáng tạo khác on-chain, trong đó mô hình trí tuệ nhân tạo không tin cậy hoạt động như nhân vật NPC, tất cả hành động của NPC đều được gửi đến on-chain và đi kèm với bằng chứng mà bất kỳ ai cũng có thể xác minh để xác định tính chính xác của việc vận hành mô hình.

Các dự án tiềm năng của sinh thái zkML

Vì zkML hiện đang trong giai đoạn phát triển sớm, có rất ít dự án có sẵn. Dưới đây là những dự án tiềm năng mà chúng tôi đã tìm thấy cho bạn:

Worldcoin

Không cần nói nhiều về Worldcoin, mọi người nên đã quen thuộc, tham khảo "Nếu Worldcoin thành công, sẽ ảnh hưởng như thế nào đến ngành mã hóa?"

Modulus Labs

Modulus Labs là một trong những dự án đa dạng của zkML, xây dựng công nghệ yêu cầu AI on-chain. Nó không chỉ tập trung vào các trường hợp sử dụng mà còn tập trung vào nghiên cứu liên quan. Về ứng dụng, Modulus Labs đã phát triển RockyBot (một robot giao dịch on-chain) và Leela vs. the World (một trò chơi cờ vua), một trận đấu on-chain xác thực được thực hiện giữa người chơi và động cơ cờ vua Leela.

Giza

Giza là một giao thức hướng tới phát triển kinh tế thông qua trí tuệ nhân tạo (AI), có thể triển khai mô hình AI trên on-chain bằng cách sử dụng phương pháp hoàn toàn không đáng tin cậy, được hỗ trợ bởi StarkWare, cuối cùng sẽ thực hiện thị trường cung cấp một con đường thay thế cho sự phát triển AI.

Zkaptcha

Zkaptcha tập trung vào vấn đề robot trong Web3, bảo vệ hợp đồng thông minh khỏi tấn công của robot, sử dụng bằng chứng không có kiến thức để tạo ra hợp đồng thông minh chống lại tấn công Sybil, cung cấp dịch vụ captcha cho hợp đồng thông minh. Hiện tại, dự án này cho phép người dùng cuối cùng tạo ra bằng chứng làm việc của con người thông qua việc hoàn thành captcha; trong tương lai, Zkaptcha sẽ kế thừa zkML, ra mắt dịch vụ captcha tương tự như hiện tại trên Web 2, nhưng cũng có thể phân tích hành vi như di chuyển chuột để xác định xem người dùng có phải là con người hay không.

Kết luận

Hiện tại, dường như không có nhiều sản phẩm kết hợp giữa zkML và crypto trong lĩnh vực. Trong quá trình xây dựng sản phẩm, bạn cũng sẽ gặp phải một số vấn đề. Tuy nhiên, với sự kết hợp của zkSNARK và ML, chúng ta có lý do để tin rằng sức mạnh của zkML có thể mang lại triển vọng và phát triển tốt đẹp hơn cho crypto. Chúng tôi cũng kỳ vọng rằng lĩnh vực này sẽ xuất hiện nhiều sản phẩm đa dạng hơn, nơi mà công nghệ zk và crypto cung cấp môi trường an toàn và đáng tin cậy cho việc vận hành của ML. Ngoài sự đổi mới của sản phẩm, trong tương lai cũng có thể tạo ra sự đổi mới về mô hình kinh doanh crypto, bởi vì trong thế giới Web 3 hoang dã và vô chính phủ này, Phi tập trung, công nghệ crypto và sự tin cậy mới là cơ sở cực kỳ quan trọng.