アンドロイドは知識ゼロの夢を見るか? |意見

金融と物理学の両方の背景を持つアナリストとして、私はブロックチェーン技術、AI、ゼロ知識証明の交差点にますます興味をそそられています。これらのテクノロジーがセキュリティと効率を維持しながら業界を変革する可能性は、本当に魅力的です。

ブレードランナーの有名なオープニングシーンでは、ホールデンという名前のキャラクターが、レオンがレプリカント（人型ロボット）であるかどうかを測定するためにチューリングテストの架空の解釈を実施します。テストのために、ホールデンは感情的な反応を引き出すためにレオンに物語を話します。「あなたは砂漠で砂の上を歩いていると、突然下を見ると…下を見ると亀が見えました、レオン。ホールデンがこの架空の話を続けると、レオンはますます興奮し、ついには彼が人間ではないことが明らかになります。

現実の世界では、私たちは「ブレードランナー」で描かれているようなレベルには達していませんが、AI と機械学習が日常生活にますます普及するにつれて、私たちが依存している AI システムが本当にその主張通りのものであることを確認することが重要です。であること。

ゼロ知識証明は、元のデータを明らかにしたり、(効率性のため) 第 2 当事者に再度計算を実行させたりすることなく、一方の当事者が特定の計算が正確に実行されたことを他方の当事者に確認する方法として機能します。これを説明するために、数独パズルを考えてみましょう。解決するのは難しい場合がありますが、解決策の確認は簡単で、プロセス全体を繰り返す必要はありません。

このプロパティは、複雑な計算がネットワークの外部で発生する場合に特に役立ち、ネットワークの過負荷や高額な料金の発生を防ぎます。ゼロ知識証明を使用すると、すべてのノードが各ブロックを検証する必要があるため計算能力が制限されているブロックチェーンに負担をかけることなく、これらのオフチェーン計算を確認できます。本質的に、私たちはゼロ知識暗号化を利用して、ネットワーク全体で AI 機械学習を安全かつ効率的に拡張します。

ZK は ML モデルを検証して、AI を安全に拡張できるようにします

人工知能の一分野である機械学習は、人間の適応と意思決定を模倣するために膨大なデータ処理が必要なため、高い計算要件で知られています。画像の識別から分析の予測まで、機械学習モデルはほぼすべての分野に革命を起こす準備ができており、多くのケースですでに革命を起こしています。ただし、これらのモデルは計算の境界にも負担をかけます。しかし、オンチェーン操作のコストが高くなる可能性があるブロックチェーンテクノロジーを使用して、これらの機械学習モデルが本物であることをどのように保証および証明できるでしょうか?

AI モデルの信頼性を確保するには、その信頼性を検証し、モデルが操作されたり誤って表現されたりしていないことを保証する信頼できる方法が必要です。お気に入りの SF 映画について話し合うようなカジュアルな状況では、AI モデルの応答が時折不安定になる場合、AI モデルを信頼することはそれほど重要ではない可能性があります。ただし、金融や医療などの重要な分野では、精度と信頼性が最も重要です。たった 1 つの間違いが連鎖反応を引き起こし、世界中で経済的に悪影響を与える可能性があります。

ZK テクノロジーは、このセットアップにおいて重要な役割を果たします。ゼロ知識証明を採用することで、機械学習の計算をオフチェーンで実行しながら、オンチェーンで検証することができます。この革新により、ブロックチェーンプロジェクトで AI モデルを利用する道が開かれます。基本的に、ゼロ知識機械学習 (ZKML) は、基礎となるアルゴリズムを秘密にしながら、ML アルゴリズムとその結果の暗号による確認を提供するため、AI の計算要件に対処し、ブロックチェーンテクノロジーのセキュリティの約束を確保します。

最もエキサイティングな ZKML アプリケーションの 1 つは DeFi です。 AI アルゴリズムが資産のリバランスを管理して利回りを最大化しつつ、途中で取引戦略を洗練する流動性プールを想像してみてください。 ZKML はこれらの計算をオフチェーンで実行し、ZK 証明を使用して、他のアルゴリズムや他人の取引ではなく、ML モデルが正当であることを確認できます。同時に、ZK はユーザーの取引データを保護できるため、ユーザーが取引に使用している ML モデルが公開されている場合でも、財務上の機密性が保たれます。結果？ ZK 検証可能性を備えた安全な AI 主導の DeFi プロトコル。

私たちは自分たちの機械についてもっと知る必要があります

AI が私たちの日常生活においてより大きな役割を担うようになるにつれ、干渉、欺瞞、敵対的な行為に対する懸念がますます高まっています。特に重要な意思決定を行う AI システムにとっては、結果を歪めることを目的とした攻撃に耐えられることが不可欠です。 AIツールのセキュリティを優先するのは当然です。これは、従来の AI の安全性 (モデルによる予期せぬ動作の回避) だけではなく、モデルの整合性を独立して検証できるシステムを確立し、その結果に対する信頼を促進することも重要です。

人工知能 (AI) モデルが豊富に存在する時代では、それらは私たちの日常生活に大きな影響を与えています。これらのモデルの数が増えると、その信頼性を損なう攻撃のリスクも高まります。これは、AI によって生成された出力が欺瞞的または誤解を招く可能性がある状況では特に懸念されます。

ゼロ知識 (ZK) 暗号を人工知能システムに組み込むことで、最初からこれらのモデルの信頼性と説明責任を確立できます。 Web ブラウザーの SSL 証明書やセキュリティシールが Web サイトの信頼性を保証するのと同じように、おそらく、関与しているモデルが意図したモデルであることを保証する AI 検証可能性のシンボルが存在するでしょう。

映画「ブレードランナー」では、レプリカントと人間を識別するためにボイト・カンプ・テストが使用されました。同様に、今日の AI が支配的な時代では、破損または誤動作している可能性のある AI モデルから本物の AI モデルを識別するという並行したジレンマに遭遇します。暗号化の分野では、ゼロ知識 (ZK) 暗号化は現代のボイトカンプテストとして機能する可能性があります。これは、AI モデルの内部メカニズムを明らかにすることなく、AI モデルの整合性を検証するための強力でスケーラブルなツールです。したがって、私たちはロボットが夢を見ることができるかどうかを疑問視しているだけでなく、私たちのデジタル存在を導く AI が実際にその主張通りのものであることを保証しているのです。

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Rob Viglione

Rob Viglione は、zkVerify、Horizen、ApeChain など、いくつかの主要な Web3 プロジェクトを支援する開発スタジオである Horizen Labs の共同創設者兼 CEO です。ロブは、Web3 のスケーラビリティ、ブロックチェーンの効率性、ゼロ知識証明に深い関心を持っています。彼の仕事は、スケーラビリティを強化し、コストを削減し、効率を高めるための zk-rollups の革新的なソリューションの開発に焦点を当てています。彼は博士号を取得しています。ファイナンス博士号、ファイナンスとマーケティングのMBA、物理学と応用数学の学士号を取得しています。ロブは現在、プエルトリコブロックチェーン貿易協会の理事を務めています。

2024-10-23 14:00