零知識機器學習 (ZKML) ：ZK與AI將會碰撞出怎樣的火花？_ODE

原文標題：《AN INTRODUCTION TO ZERO-KNOWLEDGE MACHINE LEARNING (ZKML)》

原文來源：Worldcoin

原文編譯：深潮 TechFlow

Zero-Knowledge 機器學習（ZKML）是最近正在密碼學界引起轟動的一個研究和開發領域。但它是什么，有什么用處呢？首先，讓我們把這個術語分解成它的兩個組成部分，并解釋一下它們是什么。

零知識證明是一種密碼協議，其中一方（證明者）可以向另一方（驗證者）證明一個給定的陳述是真實的，而不泄露除該陳述為真以外的任何附加信息。這是一個正在各個方面取得巨大進展的研究領域，涵蓋了從研究到協議實施和應用的所有方面。

ZK 提供的兩個主要「原語」（或者說構建塊）是能夠為一組給定的計算創建具有計算完整性證明的能力，其中證明比執行計算本身要容易地多。（我們稱這種屬性為「簡潔性」）。ZK 證明也提供了隱藏計算中某些部分同時保持計算正確性的選項。（我們稱這種屬性為「零知識性」）。

生成零知識證明需要非常大的計算量，大約比原始計算貴 100 倍。這意味著，在某些情況下由于最佳硬件上生成它們所需的時間使其不切實際，因此不能計算零知識證明。

以太坊基金會、AMD、Polkadot 發起 700 萬美元競賽以促進零知識擴展:金色財經報道，ZPrize于4月19日宣布，多個加密貨幣項目聯合起來，為使用零知識（ZK）證明的創新團隊提供700萬美元的獎金。該競賽由21個Web3組織支持，包括Polygon、Polkadot、Mina和Ethereum基金會。AMD-Xilinx還將為參賽團隊提供高功率的計算設備。ZPrize在一份聲明中說，參賽團隊將嘗試設計 \"新的算法和技術，以實現最好的零知識系統無法比擬的性能指標。\"獲獎者必須將其提交的材料開源，以便其他開發者能夠將任何突破性的東西整合到他們的工作中。[2022/4/20 14:34:54]

然而，在近年來密碼學、硬件和分布式系統領域的進步已經使零知識證明成為了越來越強大的計算可行的選擇。這些進展已經為可以使用計算密集型證明的協議的創建提供了可能，從而擴大了新應用程序的設計空間。

零知識密碼學是 Web3 空間中最流行的技術之一，因為它允許開發人員構建可擴展和/或私有的應用程序。以下是一些實踐中如何使用它的示例（盡管請注意，這些項目中許多都還在進行中）：

1. 通過 ZK rollups 擴展以太坊

Starknet

門羅幣計劃籌集90.3 XMR以進行零知識證明系統Bulletproofs和審計:1月15日，門羅幣官方宣布，現已為零知識證明系統Bulletproofs+審計提案籌集資金。官方表示，預計在約1個月內完成項目審計，但審計工作需要90.3 XMR（相當于1.5萬美元）的資金。[2021/1/15 16:13:36]

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Polygon Zero，Polygon Miden，Polygon zkEVM

zkSync

2. 構建保護隱私的應用程序

Semaphore

MACI

Penumbra

Aztec Network

3. 身份原語和數據來源

WorldID

Sismo

Clique

Axiom

4. 第一層協議

Zcash

Mina

隨著 ZK 技術的成熟，我們相信將會出現新的應用程序的爆發，因為構建這些應用程序所使用的工具將需要更少的領域專業知識，對于開發人員來說將會更加容易使用。

金色沙龍 | 燕麗：零知識證明對于協調區塊鏈底層擴容也有很大幫助:在今日舉行的《隱私計算——區塊鏈信息安全守護者》為主題的金色沙龍中，算力智庫創始人燕麗表示，2020年1月1日，中國首部《中華人民共和國密碼法》將正式開始實施，而在這之前一直只有一部 2007年4月23日公布的《商用密碼產品使用管理規定》和《境外組織和個人在華使用密碼產品管理辦法》。很多人把這次《密碼法》和2019年“1024”中央把區塊鏈技術作為國家戰略聯系在一起。區塊鏈技術是完全基于密碼學技術，所以按照這個邏輯，如果政府要完全掌控未來區塊鏈技術的發展，首先就要完全掌控密碼學技術，而這個其中的核心是國家主權范圍之間在所有的通信安全和商業行為之間軍備競賽的升級。區塊鏈有大量擴容壓力，而為了達到這個操作，必然要犧牲系統處理效能和部分隱私。但矛盾的是，區塊鏈前期的應用場景如虛擬貨幣，數字金融等，都需要有更好的隱私保護和不容易被惡意攻擊的防護。所以若想讓區塊鏈技術落地生根，那么提高區塊鏈底層技術來滿足對于高安全性(含高完整性和高保密性)、高性能、高廣義效率的要求，也許是個穩妥做法。所以隱私計算中的零知識證明等對于協調區塊鏈底層擴容也有很大幫助。[2020/4/15]

機器學習是人工智能（「AI」）領域的一個研究方向，使得計算機可以自動從經驗中學習和改進，無需明確地進行編程。它利用算法和統計模型來分析和識別數據中的模式，然后基于這些模式進行預測或決策。機器學習的最終目標是開發出能夠自適應學習、不需要人類干預以及在醫療保健、金融和交通等各個領域解決復雜問題的智能系統。

聲音 | 數字資產研究院郭宇：區塊鏈的信任需要結合共識算法、零知識證明和形式化驗證:12月22日，數字資產與區塊鏈年會（2019）暨中國投資協會數字資產研究中心成立大會在京舉辦。數字資產研究院學術與技術委員郭宇演講中表示，區塊鏈網絡的吞吐率低下的核心原因是網絡寬帶限制，提高出塊速度是此前比較流行的解決方案，但這種做法會導致區塊鏈分叉，甚至可能威脅區塊鏈系統安全。郭宇認為，要在不降低安全性的前提下，提高區塊鏈吞吐率的解決方案是零知識證明。郭宇指出，區塊鏈系統的可信實際上包括三方面：共識算法提供區塊鏈協議信任，零知識證明提供數據信息和計算完整性，形式化驗證保證計算邏輯可信。區塊鏈的信任需要共識算法、零知識證明和形式化驗證三者的結合。（新浪財經）[2019/12/23]

最近，您可能已經看到了大型語言模型（如 chatGPT 和 Bard）以及文本到圖像的模型（如 DALL-E 2、Midjourney 或 Stable Diffusion）的進展。隨著這些模型變得越來越好，并且能夠執行更廣泛的任務，了解是哪個模型執行了這些操作就變得非常重要，還是操作由人類執行。在接下來的部分中，我們將探討這個思路。

我們對零知識密碼學在為 ML 模型創建證明的上下文中的現有技術水平進行了一些研究，并創建了一個聚合相關研究、文章、應用程序和代碼庫的文章集。ZKML 的資源可以在 GitHub 上的 ZKML 社區的 awesome-zkml 存儲庫中找到。

動態 | 安永為以太坊提供零知識證明技術:據coindesk報道，會計公司安永（EY）宣布了一項工具，此工具將把私密交易帶到以太坊。其EY Ops Chain公共版原型是第一個用于以太坊的零知識證明（ZKP）技術。ZKP是一種加密技術，它允許雙方證明一個私密信息是真實的，這通常是關于交易的數據。[2018/10/31]

Modulus Labs 團隊最近發布了一篇名為「智能的成本」的論文，其中對現有的 ZK 證明系統進行了基準測試，并列舉了不同大小的多個模型。目前，使用像 plonky2 這樣的證明系統，在強大的 AWS 機器上運行 50 秒左右，可以為約 1800 萬個參數的模型創建證明。以下是該論文中的一張圖表：

另一個旨在改進 ZKML 系統技術水平的倡議是 Zkonduit 的 ezkl 庫，它允許您創建對使用 ONNX 導出的 ML 模型的 ZK 證明。這使得任何 ML 工程師都能夠為他們的模型的推理步驟創建 ZK 證明，并向任何正確實現的驗證器證明輸出。

有幾個團隊正在改進 ZK 技術，為 ZK 證明內部發生的操作創建優化硬件，并針對特定用例構建這些協議的優化實現。隨著技術的成熟，更大的模型將在較不強大的機器上短時間內進行 ZK 證明。我們希望這些進展將使新的 ZKML 應用程序和用例得以出現。

潛在的使用案例

為了確定 ZKML 是否適用于特定的應用，我們可以考慮 ZK 密碼學的特性將如何解決與機器學習相關的問題。這可以用一個 Venn 圖來說明：

定義：

1.Heuristic optimization—一種問題解決方法，它使用經驗法則或「啟發式」來找到艱難的問題的好解決方案，而不是使用傳統的優化方法。啟發式優化方法旨在在相對的重要性和優化難度下，在合理的時間內找到好的或「足夠好」的解決方案，而不是嘗試找到最優解決方案。

2.FHE ML—完全同態加密 ML 允許開發人員以保護隱私的方式訓練和評估模型；然而，與 ZK 證明不同，沒有辦法通過密碼學方式證明所執行的計算的正確性。

像 Zama.ai 這樣的團隊正在從事這個領域的工作。

3.ZK vs Validity—在行業中，這些術語通常被互換使用，因為有效性證明是 ZK 證明，不會隱藏計算或其結果的某些部分。在 ZKML 的上下文中，大多數當前的應用程序都利用了 ZK 證明的有效性證明方面。

4.Validity ML—ZK 證明 ML 模型，在其中沒有計算或結果被保密。它們證明計算的正確性。

以下是一些潛在的 ZKML 用例示例：

1. 計算完整性（有效性 ML）

Modulus Labs

基于鏈上可驗證的 ML 交易機器人 - RockyBot

自我改進視覺區塊鏈（示例）：

增強 Lyra 金融期權協議 AMM 的智能特性

為 Astraly 創建透明的基于 AI 的聲譽系統（ZK oracle）

使用 ML for Aztec Protocol（具有隱私功能的 zk-rollup）致力于合同級合規工具所需的技術突破。

2. 機器學習即服務 (MLaaS) 透明；

3.ZK 異常/欺詐檢測：

這種應用場景使得可創建針對可利用性/欺詐的 ZK 證明成為可能。異常檢測模型可以在智能合約數據上進行訓練，并由 DAOs 同意作為有趣的度量標準，以便能夠自動化安全程序，如更主動、預防性地暫停合約。已有初創企業正在研究在智能合約環境中使用 ML 模型進行安全目的的方法，因此 ZK 異常檢測證明似乎是自然的下一步。

4.ML 推理的通用有效性證明：能夠輕松證明和驗證輸出是給定模型和輸入對的乘積。

5. 隱私 (ZKML)

6. 去中心化的 Kaggle：證明模型在某些測試數據上的準確率大于 x%，而不會顯示權重。

7. 隱私保護推理：將對私人患者數據的醫療診斷輸入模型，并將敏感的推理（例如，癌癥測試結果）發送給患者。

8.Worldcoin：

IrisCode 的可升級性：World ID 用戶將能夠在他們的移動設備的加密存儲中自我保管其生物特征，下載用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地創建零知識證明，以證明其 IrisCode 已成功創建。這個 IrisCode 可以被無需許可地插入注冊的 Worldcoin 用戶之一，因為接收的智能合約可以驗證零知識證明，從而驗證 IrisCode 的創建。這意味著，如果 Worldcoin 將來升級機器學習模型以一種破壞與其之前版本兼容性的方式創建 IrisCode，用戶就不必再次去 Orb，而可以在設備上本地創建這個零知識證明。

Orb 安全性：目前，Orb 在其受信任的環境中執行幾個欺詐和篡改檢測機制。然而，我們可以創建一個零知識證明，表明這些機制在拍攝圖像和生成 IrisCode 時是活動的，以便為 Worldcoin 協議提供更好的活體保證，因為我們可以完全確定這些機制在整個 IrisCode 生成過程中都將運行。

總之，ZKML 技術有著廣泛的應用前景，并且正在快速發展。隨著越來越多的團隊和個人加入到這個領域，我們相信 ZKML 的應用場景將會更加多樣化和廣泛化。

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