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编译：DeFi之谈

在畴昔的几年里，区块链上的零常识发挥主要用于两个要津见地：(1) 通过在链下处理交往并在主网上考证斥逐来膨胀计算受限相聚的范围；(2) 通过罢了屏蔽交走动保护用户阴私，只须领有解密密钥的东谈主才能稽查。在区块链配景下，这些特点赫然是可取的：去中心化相聚（如以太坊）不可在差异考证者处理技艺、带宽和蔓延提议无法承受的条款的情况下擢升详尽量或区块大小（因此需要灵验性涟漪），整个交往齐对任何东谈主可见（因此需要链上阴私处分有议论）。

但零常识发挥对于第三类功能亦然有用的：高效地考证任何类型的计算（而不单是是在链下实例化的EVM中的计算）照旧正确运行。这对区块链以外的领域也有很大影响。

当今，愚弄零常识发挥神圣地考证计算技艺的系统的超越使用户能够从每一个数字家具中条款与区块链所保证的换取进度的无信任和可考证性，尤其是从机器学习模子中。区块链计算的高需求引发了零常识发挥商量，创造了具有较小内存占用和更快发挥和考证时辰的当代发挥系统——使适当今不错在链上考证某些微型机器学习算法。

到面前为止，咱们齐可能照旧体验到了与一个相等强项的机器学习家具互动的后劲。几天前，我用GPT-4匡助我创建了一个能蚁合打败我棋战的AI。这嗅觉像是畴昔几十年里机器学习取得的整个超越的一个诗意的缩影：IBM的开采东谈主员花了十二年时辰制作出Deep Blue，一个运行在32节点IBM RS/6000 SP计算机上、能每秒评估近2亿个棋步的模子，该模子在1997年打败了外洋象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。比拟之下，我花了几个小时——在我这边只进行了最少的编码——就创建了一个能投诚我的设施。

天然，我怀疑我创建的AI是否能在外洋象棋上打败加里·卡斯帕罗夫，但这并不是重心。重心是任何嘲谑GPT-4的东谈主齐可能在得回超技艺方面有近似的履历：你只需要付出很小的竭力，就不错创造出接近或超越你我方技艺的东西。咱们齐是IBM的商量员；咱们齐是加里·卡斯帕罗夫。

赫然，这让东谈主振作又有些怕惧。对于任安在加密货币行业责任的东谈主来说，天然的反映（在咋舌于机器学习能作念什么之后）是接洽潜在的蚁合化路线以及如何将这些路线去中心化，变成一个东谈主们不错透明审计和领有的相聚。当今的模子是通过统一多量公开可用的文本和数据制作的，但面前只须少数东谈主轨则和领有这些模子。更具体地说，问题不是“东谈主工智能是否具有强大价值”，而是“咱们如何构建这些系统，使得与之互动的任何东谈主齐能得回其经济利益，并在他们但愿的情况下，确保他们的数据以尊重阴私权的方式使用”。

最近，有东谈主敕令暂停或减缓近似Chat-GPT这么的要紧东谈主工智能技俩的发展。贫乏超越可能不是处分有议论：更好的按序是鼓励开源模子，并在模子提供商但愿保护其权重或数据秘要性的情况下，使用保护阴私的零常识发挥对它们进行保护，这些发挥在链上况且不错完全审计。如今，对于独到模子权重和数据的后一种用例尚无法在链上罢了，但零常识发挥系统的超越将在将来罢了这一方针。

可考证和可领有的机器学习

我使用Chat-GPT构建的外洋象棋AI在面前看来相对无害：输出相对一致的设施，不使用滋扰有价值常识产权或滋扰阴私的数据。但当咱们念念确保咱们被见知的在API背面运行的模子如实是运行过的模子时会怎样样？或者，要是我念念将认证过的数据输入到链上的模子中，并确保数据如实来自正当方？要是我念念确保提交数据的“东谈主”实际上是东谈主而不是试图对我的相聚发起拜占庭袭击的机器东谈主呢？零常识发挥过火神圣地暗意和考证大肆设施的技艺是一种处分按序。

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需要属见地是，面前在链上机器学习配景下，零常识发挥的主要用途是考证正确的计算。换句话说，在机器学习配景下，零常识发挥和更具体的SNARK（神圣的非交互式常识论证）最有用的场所在于它们的神圣性特点。这是因为零常识发挥保护了发挥者（过火处理的数据）免受窥视者的滋扰。完全同态加密（FHE）、功能加密或真实践诺环境（TEE）等增强阴私的时间更适用于让不受信任的发挥者在独到输入数据上运行计算（更深切地探讨这些时间超出了本文的范围）。

让咱们退后一步，从高级次了解不错用零常识暗意的机器学习应用类型（要深切了解零常识，请参阅咱们对于零常识发挥算法和硬件的改造的著作，稽查Justin Thaler对于SNARK性能的商量，或者稽查咱们的零常识课本）。零常识发挥时时将设施暗意为算术电路：使用这些电路，发挥者从全球和独到输入生成发挥，考证者通过数学计算来确保此语句的输出是正确的——而不获取对于独到输入的任何信息。

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咱们仍处于使用链上零常识发挥考证计算的相等早期阶段，但算法的改造正在扩大可行的范围。以下是五种在机器学习中应用零常识发挥的按序。

1.模子确切性：您但愿确保某个实体宣称照旧运行的机器学习模子如实是运行过的模子。举例，在某个模子位于API背面的情况下，提供特定模子的实体可能有多个版块，举例一个较低廉、准确度较低的版块，以及一个较贵、性能更高的版块。莫得发挥，您无法知谈当您实际支付了更奋发的版块时，提供商是否为您提供了更低廉的模子（举例，提供商但愿省俭管事器老本并擢升利润率）。

为此，您需要为每个模子实例提供单独的发挥。一个实际的按序是通过Dan Boneh、Wilson Nguyen和Alex Ozdemir的功能应承框架，这是一个基于SNARK的零常识应承有议论，允许模子整个者应承一个模子，用户不错将他们的数据输入到该模子中，并给与到照旧运行的应承模子的考证。一些基于Risc Zero（一个通用的基于STARK的假造机）的应用设施也罢了了这少许。Daniel Kang、Tatsunori Hashimoto、Ion Stoica和Yi Sun进行的其他商量标明，不错在ImageNet数据集上考证灵验的推断，准确率为92%（与最高性能的非零常识考证ImageNet模子终点）。

但只是给与到已提交模子已运行的发挥并不一定实足。一个模子可能无法准确地暗意给定的设施，因此您会但愿第三方审核已提交的模子。功能应承允许发挥者发挥其使用了已应承的模子，但不可保证已应承模子的任何信息。要是咱们能让零常识发挥在发挥磨练方面进展得实足好（请参见底下的示例＃4），咱们将来也可能入手得回这些保证。

2.模子完满性：您但愿确保换取的机器学习算法以换取的方式在不同用户的数据上运行。这在您不但愿应用大肆偏见的领域相等有用，如信用评分决策和贷款肯求。您也不错使勤快能应承来罢了这少许。为此，您需要应承一个模子过火参数，并允许东谈主们提交数据。输出将考证该模子是否针对每个用户的数据运行已应承的参数。或者，不错公开模子过火参数，并让用户我方发挥他们将相宜的模子和参数应用于我方的（经过认证的）数据。这在医疗领域可能尤其有用，因为法律条款某些对于患者的信息必须守秘。将来，这不错罢了一个医学会诊系统，它能够从完全秘要的及时用户数据中学习和改造。

3.认证：您但愿将来自外部经过考证的方（举例，任何不错生成数字签名的数字平台或硬件缔造）的认证整合到链上运行的模子或任何其他类型的智能合约中。要作念到这少许，您将使用零常识发挥考证签名，并将发挥行动设施的输入。Anna Rose和Tarun Chitra最近主握了一期零常识播客节目，嘉宾是Daniel Kang和Yi Sun，他们探讨了这一领域的最新进展。

具体来说，Daniel和Yi最近发布了一项商量，探讨了如何考证由具有经过认证的传感器的录像机拍摄的图像是否经过了如编订、缩放或有限遁入等变换，这在您但愿发挥图像莫得经过深度伪造但如实经过了某种正当编订的情况下很有用。Dan Boneh和Trisha Datta也作念过近似的商量，使用零常识发挥考证图像的出处。

消息面上，摩根大通将小鹏汽车的评级从“中性”下调至“减持”，并将其目标价从7.50美元上调至10美元。该行预计，该公司股票将回落至财报季，并认为该公司在2023年下半年不会实现“令人满意的利润率”。

恒烁股份在互动平台表示，公司的存算一体AI芯片预计将于3季度流片。

但更平素地说，任何经过数字认证的信息齐是这种考证面目的候选对象：Jason Morton正在开采EZKL库（不才一节将有更多先容），他称这种按序为“赋予区块链目力”。任何已签名的端点（举例，Cloudflare的SXG管事，第三方公证东谈主）齐会产生不错考证的数字签名，这可能对于发挥来自真实任方的出处和确切性相等有用。

4.漫衍式推理或磨练：您但愿以漫衍式的方式践诺机器学习推理或磨练，并允许东谈主们向全球模子提交数据。为此，您不错将已有的模子部署到链上，或者瞎想一个全新的相聚，并使用零常识发挥来压缩模子。Jason Morton的EZKL库正在创建一种用于吸收ONXX和JSON文献并将它们转化为ZK-SNARK电路的按序。最近在ETH Denver的一个演示标明，这种时间可用于创建基于图像识别的链上寻宝游戏，游戏创作家不错上传像片，生成图像的发挥，玩家不错上传图像；考证器查验用户上传的图像是否与创作家生成的发挥实足匹配。EZKL当今不错考证多达1亿个参数的模子，这意味着它不错用于在链上考证ImageNet大小的模子（这些模子具有6000万个参数）。

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其他团队，如Modulus Labs，正在为链上推理对不同发挥系统进行基准测试。Modulus的基准测试涵盖了多达1800万个参数。在磨练方面，Gensyn正在构建一个漫衍式计算系统，用户不错输入全球数据，并通过漫衍式节点相聚进行模子磨练，同期考证磨练的正确性。

5.东谈主发挥：您但愿考证某东谈主是一个特殊的个体，而不毁伤其阴私。为此，您将创建一种考证按序，举例生物识别扫描或以加密方式提交政府ID的按序。然后，您将使用零常识发挥来查验某东谈主是否照旧过考证，而不会表露对于该东谈主身份的任何信息，无论该身份是完全可识别的，照旧像公钥那样的伪名。

Worldcoin通过他们的东谈主发挥契约来罢了这少许，该契约通过为用户生成特殊的虹膜代码来确保抗袭击性。要津的是，为WorldID创建的私钥（以及为Worldcoin用户创建的加密钱包的其他私钥）与技俩的眼球扫描器腹地生成的虹膜代码完全分离。这种分离完全将生物识别象征符与可能归因于某东谈主的任何面目的用户密钥分离。Worldcoin还允许应用设施镶嵌一个SDK，使用户不错使用WorldID登录，并通过允许应用设施查验东谈主是否领有WorldID来愚弄零常识发挥来保护阴私，但不允许追踪个别用户（更多细节，请参阅此博客著作）。

这个例子是用零常识发挥的阴私保护特点来拒抗较弱且坏心的东谈主工智能的面目，因此它与上述其他示例（举例，发挥你是一个确切的东谈主类而不是机器东谈主，同期不表露任何干于我方的信息）有很大不同。

模子架构和挑战

在罢了SNARKs（神圣非交互式常识论证）的发挥系统方面的繁芜照旧成为将很多机器学习模子上链的要津驱能源。一些团队正在现存的架构（包括Plonk、Plonky2、Air等）中制作定制电路。在定制电路方面，Halo 2已成为Daniel Kang等东谈主的责任和Jason Morton的EZKL技俩中平素使用的后端。Halo 2的发挥者时辰近似线性，发挥大小时时只须几千字节，考证者时辰恒定。大略更紧迫的是，Halo 2领有强项的开采者器具，使其成为开采者可爱使用的SNARK后端。其他团队，如Risc Zero，正在寻求通用VM政策。还有些团队正使用基于乞降查验契约的Justin Thaler的超高效发挥系统创建定制框架。

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发挥生成和考证器时辰十足取决于生成和查考发挥的硬件以及生成发挥的电路大小。但这里需要属见地要津点是，无论代表的设施是什么，发挥的大小老是相对较小，因此考证发挥的考证者的包袱是受限的。可是，在这里有一些隐微之处：对于像Plonky2这么使用基于FRI的应承有议论的发挥系统，发挥大小可能会增多。（除非临了使用像Plonk或Groth16这么基于配对的SNARK包装，这些发挥不会跟着所发挥汇报的复杂性而增长。）

对于机器学习模子的启示是，一朝瞎想了一个准确暗意模子的发挥系统，实际考证输出的老本将相等低廉。开采者需要接洽的最紧迫的是发挥者时辰和内存：以一种不错相对快速发挥的方式暗意模子，况且发挥大小理念念地在几千字节驾驭。要发挥机器学习模子在零常识情况下的正确践诺，你需要将模子架构（层、节点和激活函数）、参数、不停和矩阵乘法运算编码并暗意为电路。这波及将这些属性领悟为不错在有限域上践诺的算术运算。

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这个领域还处于起步阶段。在将模子转化为电路的进程中，准确性和保真度可能会受到影响。当模子暗意为算术电路时，前边提到的模子参数、不停和矩阵乘法运算可能需要近似和简化。当将算术运算编码为发挥的有限域中的元素时，可能会丢失一些精度（或者在不进行这些优化的情况下生成发挥的老本在刻下的零常识框架下将不胜重任）。此外，机器学习模子的参数和激活时时以32位进行编码以擢升精度，但是今天的零常识发挥无法在必要的算术电路花式中暗意32位浮点运算，而不产生强大的支出。因此，开采者可能会选择使用量化的机器学习模子，其中32位整数照旧转化为8位精度。这些类型的模子成心于暗意为零常识发挥，但是被考证的模子可能是较高质地开动模子的约略近似。

在这个阶段，这如实是一场艰苦奋斗的游戏。跟着零常识发挥变得愈加优化，机器学习模子变得越来越复杂。照旧有一些优化的有远景的领域：发挥递归不错通过允许发挥用作下一个发挥的输入来减小举座发挥大小，从而罢了发挥压缩。还有一些新兴的框架，比如Linear A的Apache Tensor假造机（TVM）分支，该框架推出了一种转化器，不错将浮点数转化为零常识友好的整数暗意。临了，咱们在a16z crypto对将来的责任感到乐不雅，它将使在SNARKs中暗意32位整数变得愈加合理。

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“范围”的两种界说 零常识发挥通过压缩罢了范围化：SNARKs允许你将一个极其复杂的系统（如假造机或机器学习模子）数学暗意，使得考证它的老本低于运行它的老本。另一方面，机器学习是通过膨胀罢了范围化的：如今的模子跟着更多数据、参数以及参与磨练和推理进程的GPU/TPU而变得更好。中心化公司不错以简直无尽制的范围运行管事器：收取API调用的月费，并支付运营老本。

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区块链相聚的经济现实简直偶合相背：开采者被饱读吹优化他们的代码，使其在链上运行既可行又低廉。这种差异称具有强大的上风：它创造了一个需要擢升发挥系统效果的环境。咱们应该寻求在机器学习中条款与区块链提供的换取平正，即可考证的整个权和分享果然切不雅念。

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尽管区块链引发了优化zk-SNARKs，但计算有关的每个领域齐将受益。

致谢：Justin Thaler, Dan Boneh, Guy Wuollet, Sam Ragsdale, Ali Yahya, Chris Dixon, Eddy Lazzarin, Tim Roughgarden, Robert Hackett, Tim Sullivan, Jason Morton, Peiyuan Liao, Tarun Chitra, Brian Retford, Daniel Kangnba比赛押注平台, Yi Sun, Anna Rose, Modulus Labs, DC Builder。