一文了解 ZK 在推進鏈上 AI 的作用_COIN

原文來自：Modulus Labs

編譯：DeFi 之道

很高興終于可以與你們分享我們的第一篇論文，該論文是通過以太坊基金會的資助完成的，它的名稱是《The Cost of Intelligence: Proving Machine Learning Inference with Zero-Knowledge?》（或 paper0，這是酷孩子們的叫法)。

沒錯，這些都是真數字！有圖表！論文還討論了理論結構及其對性能的影響！事實上，paper0 是第一個跨通用 AI 原語套件對 ZK 證明系統進行基準測試的研究工作，你現在就可以閱讀整篇論文。

而這篇文章，你可以將其視為論文的總結，有關詳細信息，請參閱原論文。

事不宜遲，讓我們深入了解：

事實上，計算的未來將大量使用復雜的人工智能。看看我的文本編輯器：

Notion 的提示告訴我，他們的 LLM 可以讓這句話變得更好

Coinbase CEO：Coinbase和Binance截然不同:金色財經報道，Coinbase CEO表示，Coinbase和Binance截然不同，訴訟也截然不同。Coinbase沒有任何挪用客戶資金的指控，也沒有在訴訟中被點名。Coinbase的總部設在美國，從未經營過對沖基金或與客戶進行交易的東西。所有的財務報表都經過審計。[2023/6/8 21:22:48]

然而，鏈上不存在功能性神經網絡，甚至連最小的推薦系統或匹配算法都不存在。真見鬼！甚至連實驗也沒有一個……當然，原因是非常明顯的，因為這太貴了，畢竟，即使運行價值數十萬 FLOP 的計算（僅夠在微型神經網絡上進行一次推理）的成本也是數百萬 gas，目前相當于數百美元。

那么，如果我們想將 AI 范式帶入無需信任的世界，我們該怎么做？我們會翻車（roll-over），然后放棄（give up）嗎？當然不是…等等！Roll-over）……Give up……

如果像 Starkware、Matter Labs 和其他公司這樣的 Rollup 服務，正在使用零知識證明來大規模擴展計算，同時保持密碼學安全，那么我們能為 AI 做同樣的事情嗎？

以比特幣計價的人壽保險提供商Meanwhile完成1900萬美元融資，OpenAI CEO等投資:6月6日消息，以比特幣計價的人壽保險提供商 Meanwhile 宣布在兩輪種子輪中完成 1900 萬美元融資，第一輪由 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 和 Stripe issuing 前負責人 Lachy Groom 共同領投，第二輪由 Gradient Ventures 領投。

Meanwhile 表示，這筆資金使其能夠獲得保險監管機構百慕大金融管理局的許可和監管，并聘請初始團隊推出第一款產品——比特幣（BTC）計價的終身人壽保險。[2023/6/6 21:20:13]

這個問題成為推動我們在 paper0 中工作的激勵種子。 劇透警報，以下是我們發現的：

paper0 總結

這是眾所周知的秘密：AI 性能幾乎總是與模型大小成比例。 這種趨勢看起來也沒有放緩。 只要這種情況仍然存在，對于我們這些 web3 中的人來說，這將是特別痛苦的。

由Infinity Swap推出的Bitfinity EVM已部署至IC主網:4月17日消息，由IC生態DEX InfinitySwap推出的Bitfinity EVM已上線Internet Computer（IC）主網。Bitfinity EVM將使得IC成為EVM兼容鏈，開發者可以在其上部署Solidity合約。[2023/4/17 14:09:03]

畢竟，計算成本是我們最終、不可避免的噩夢來源。

今天的 ZKP 已經可以支持小模型了，但中型到大型模型打破了范式

對于 paper0，我們關注任何零知識證明系統中的 2 個基本指標：

證明生成時間：prover 創建 AI 推理的伴隨證明所需的時間，以及

prover 內存使用峰值：證明者在證明期間的任何給定時間用于生成推理證明的最大內存；

這主要是一個實際的選擇，并且是從我們構建 Rockybot 的經驗中做出的（證明時間和內存使用是確定任何無需信任人工智能用例可行性的直接優先事項）。 此外，所有測量都是針對證明生成時間進行的，并且沒有考慮預處理或 witness 生成。

數據：以太坊鯨魚一周內積累4.22億美元SHIB:金色財經報道，根據鯨魚調查平臺WhaleStats的數據，自1月17日以來，排名前1,000的ETH鯨魚已經積累了價值4.22億美元的SHIB資產。SHIB的增持狂潮使其成為前1,000名ETH巨鯨持有最多的數字資產，不包括ETH和穩定幣USDT和USDC。在撰寫本文時，投資者群體中的SHIB持股現在總計5.84億美元。[2023/1/23 11:26:43]

當然，還有其他方面的成本需要跟蹤。 這包括驗證者運行時間和證明大小。我們將來可能會重新審視這些指標，但將它們視為 paper0 的范圍之外。

至于我們測試的實際證明系統，通過投票，我們選定了 6 個：

Paper0 測試的證明系統匯總表，以及協助我們的作者

最后，我們創建了兩套用于基準測試的多線性感知器（MLP）——值得注意的是，MLP 相對簡單，主要由線性運算組成。這包括一套隨著參數數量增加而擴展的架構（最多 1800 萬參數和 22 GFLOP），以及第二套隨著層數增加而擴展（最多 500 層）的架構。如下表所示，每個套件都測試了證明系統以不同方式擴展的能力，并大致代表了從 LeNet5（6 萬參數，0.5 MFLOP）到 ResNet-34（2200 萬參數，3.77 GFLOP）的知名深度學習（ML）架構的規模。

Circle：過去一周USDC流通量減少5億美元:8月14日消息，據官方公告，8月5日至12日期間，Circle共發行10億美元USDC，贖回15億美元USDC，USDC流通量減少5億美元。截至8月12日，USDC總流通量為538億美元，儲備量為540億美元，其中現金115億美元，短期美國國債425億美元。[2022/8/14 12:24:08]

參數和深度基準套件

對于以上 6 個證明系統的參數和深度范圍的證明生成時間結果

對于以上 6 個證明系統的參數和深度范圍內的峰值內存結果

有關這些結果的完整內容，以及對每個系統內瓶頸的深入分析，請參閱 paper0 的第 4 節。

好吧，以上是一些非常簡潔的圖表，而以下則是要點：

那這在實踐中究竟意味著什么？ 我們將重點介紹 2 個示例：

1、Worldcoin：Worldcoin 正在構建世界上第一個“隱私保護身份證明協議”（或 PPPoPP），換句話說，通過將身份驗證與一種非常獨特的生物特征（虹膜）聯系起來來解決女巫攻擊問題。這是一個瘋狂的想法，它使用卷積神經網絡來壓縮、轉換和證明存儲的虹膜數據。雖然他們當前的設置涉及 orb 硬件中安全飛地內的可信計算環境，但他們希望改為使用 ZKP 來證明模型的正確計算。這將允許用戶對自己的生物特征數據進行自我保護，并提供加密安全保證（只要在用戶的硬件上進行處理，比如手機）。

現在具體一點：Worldcoin 的模型具有 180 萬參數和 50 層。 這是區分 100 億個不同虹膜所必需的模型復雜性。 哎呀！

雖然在計算優化的云 CPU 上證明 Plonky2 等系統，可以在幾分鐘內為這種規模的模型生成推理證明，但證明者的內存消耗將超過任何商用移動硬件（數十 GB 的 RAM）。

事實上，沒有一個測試系統能夠在移動硬件上證明這個神經網絡……

2. AI Arena：AI Arena 是一款類似于《任天堂明星大亂斗》風格的鏈上平臺格斗游戲，其具有一個獨特的特點：玩家并不是操作化身實時進行對抗，而是讓玩家擁有的 AI 模型相互競爭和戰斗，是的，這聽起來很酷。

隨著時間的推移，AI Arena 的出色團隊正努力將他們的游戲轉向一個完全無需信任的錦標賽計劃。但問題是，這涉及驗證每次游戲數量驚人的 AI 計算的挑戰。

比賽以每秒 60 幀的速度運行，持續 3 分鐘時間。這意味著每輪比賽，兩個玩家模型之間的推理結果超過 20000 個。以 AI Arena 的一個策略網絡為例，一個相對較小的 MLP 需要大約 0.008 秒來執行一次前向傳遞，使用 zkCNN 證明該模型需要 0.6 秒，即，每采取一次動作就需要增加 1000 倍的計算。

這也意味著計算成本將增加 1000 倍。隨著單元經濟對鏈上服務變得越來越重要，開發人員必須平衡去中心化安全的價值與證明生成的實際成本。

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無論是上面的例子，ZK-KYC，DALL-E 風格的圖像生成，還是智能合約中的大型語言模型，ZKML 的世界中都存在著一個完整的用例世界。然而，要真正實現這些，我們強烈認為 ZK prover 仍需要大量改進。特別是對于自我完善的區塊鏈的未來。

那么，我們該何去何從？

我們有具體的表現數據，我們知道在證明神經網絡時哪些技術往往表現最好。當然，我們開始發現各種用例，這些用例激勵了我們不斷成長的社區。

我想知道接下來會發生什么……

很快就會為你們提供更多更新；）

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