ゼロ知識証明の台頭 (ZKP)：プライベートAIを実行するための強力で保護された方法

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ゼロ知識証明がZK技術、セキュアストレージ、ハイブリッドコンセンサス、信頼不要なモデルを使用して、プライベートで検証可能なAIを構築する方法を探ります。

次のブロックチェーンサイクルが始まる中、多くのユーザーが信頼できる新しい暗号プロジェクトと市場を取り巻くノイズを区別する方法を理解しようとしています。AIがほとんどのデジタルインタラクションを形成する中、その影響は暗号空間内でますます広がっています。同時に、データの取り扱いや個人情報に関する懸念は急速に高まっています。

このため、ゼロ知識証明技術を利用するプロジェクトは注目を集めており、特にそれを完全に中心に構築されたものが注目されています。これらのプラットフォームは、AIシステムが結果を確認することを可能にする暗号化手法を使用しており、データを明らかにすることなく行います。AIおよびプライバシーカテゴリーの暗号市場で選択肢を検討している人にとって、ゼロ知識証明(ZKP)が安全でプライベートな計算をサポートする方法を理解することは重要です。

ゼロ知識証明(ZKP)の意味を理解する

簡単に言えば、ゼロ知識証明とは、ある一方（証明者）が、情報を共有することなく、別の一方（検証者）に対して命題が正しいことを示すことを可能にする方法です。この設計は理論的なものではありません。プライベートデータを隠したまま正確であることを確認する必要がある状況で使用されます。

ゼロ知識証明は、3つの核心的な保証を提供します：

• 完全性: 真実の主張は証明できる。
• 健全性: 偽の声明は真実に見せかけることはできません。
• ゼロ知識: ステートメントが有効であるという事実を超えて、追加の情報は共有されません。

AIと分散システムにおいて、これらの保証はAIモデルがすべての入力と内部設定を保護しながら結果を確認できることを示しています。これが、ゼロ知識証明が企業のAI、プライベートデータツール、検証可能な機械学習において重要なトピックになっている理由です。

ゼロ知識証明がAIタスクに役立つ理由

AIモデルは、プライベート、規制されている、または非常に機密性の高い情報を扱うことがよくあります。データが医療記録、金融口座、生体認証スキャン、またはビジネス情報に関するものであっても、AIプロセスには、従来のシステムでは提供されないかもしれない信頼が必要です。

ゼロ知識証明は、次のことを可能にすることでこの問題を解決します：

• プライベートAI推論: 人々はクエリを提出し、回答を受け取り、元のデータを明らかにすることなく正確性を確認できます。
• 検証可能なトレーニング: AIの作成者は、ユーザーの明確さを向上させ、コンプライアンス要件を満たすために、記載されたプロセスに従ったことを示すことができます。
• モデル実行の整合性: ネットワークのメンバーは、AIシステムが正しいタスクを実行したことを確認できます。

このプライバシーと証明の組み合わせは、ゼロ知識ネットワークの設計目標をサポートしています。

ゼロ知識証明がそのコアシステムを構築する方法の詳細

ゼロ知識証明は、モジュラー暗号と検証可能な計算を中心に構築された、分散型のAI重視のブロックチェーンプラットフォームとして設計されています。その全体構造はSubstrateで構築され、いくつかのシステム層に整理されています。

ネットワークの強さの背後にあるハイブリッドレイヤー

ゼロ知識証明は、2つの接続されたコンセンサス手法を使用します。

• インテリジェンスの証明 (PoI): このセットアップは、AI計算をネットワークセキュリティに取り入れます。ノードは、トレーニングまたは推論タスクを処理し、その後、正確に完了したことを示すゼロ知識証明を生成します。彼らのパフォーマンスは、精度、効率、および作業の複雑さを通じて測定されます。

• スペースの証明 (PoSp): これは、ノードが暗号学的チェックによってサポートされた実際のストレージを提供していることを確認します。これは、データセットをホストし、分散方式でAIモデルの状態を保存することに関して重要です。

PoIとPoSpは、セキュリティをパワーを大量に消費するマイニングではなく、有用な出力に直接リンクさせます。

実行環境の仕組み

ネットワークは2つの実行レイヤーをサポートしています。

• EVM互換性: これにより、開発者はEthereumのようなスマートコントラクトを簡単に移動または展開できます。

• WASMランタイム: これはAIタスクと暗号機能の高速処理のために構築されています。

この二重のアプローチは、ネットワークをビルダーにとってフレンドリーに保ちながら、高度なワークロードを処理するための十分な技術的範囲を提供します。

ストレージシステムがスケールとセキュリティをどのようにバランスさせるか

ストレージは、いくつかのコンポーネントを通じて処理されます:

• パトリシアは迅速かつ検証済みの州データを試みる
• マークルツリーによる改ざん防止の整合性
• 大規模オフチェーンデータセットおよびモデルストレージのためのIPFSおよび類似のプロトコル

これにより、プラットフォームは現代のAIデータセットのサイズを管理しつつ、すべてのデータを暗号ルールを通じて検証可能に保つことができます。

ネットワークのセキュリティレイヤーを支えるもの

セットアップには:

• プライベートコンピュテーションチェックのための zk-SNARKs および zk-STARKs
• ホモモルフィック暗号化による完全暗号化データの処理
• プライベートな入力を明らかにすることなく、共有タスクのためのマルチパーティ計算
• アイデンティティとトランザクションの安全性のためのECDSAおよびEdDSA署名

これらのシステムは一緒に、データ漏洩、操作、そして高度なコンピューティングに関連する将来の脅威からネットワークを保護します。

ゼロ知識ラッパーがAIタスクを誠実に保つ方法

ネットワークの重要な部分は、そのゼロ知識ラッパー設計です。それはAIの行動が正確かつ一貫していることを確認します:

• タスクが正しければ、証明が検証され、ノードは報酬を受け取ります。
• 何か問題がある場合、例えばデータが不正確であったり処理が不完全であったりすると、証明は失敗し、タスクは拒否されます。

これらのルールにより、プライベート情報を公開することなく、分散型システム全体でAI作業を処理できるようになります。

これらのツールが適用される場所

ZKシステム、PoI、PoSp、およびモジュラー暗号を組み合わせることで、そのようなプラットフォームはさまざまな実世界のタスクをサポートできます：

• プライベートヘルスケアデータ分析
• 規制チェックに適合するAIの金融決定
• 検証された起源を持つデータセットとモデルのための分散型マーケットプレイス
• データを公開することなく正確性の証明を必要とするエンタープライズAIシステム

最終的な概要

ゼロ知識証明技術は、ゼロ知識手法、分散ストレージ、および有用な作業に基づくハイブリッドコンセンサスモデルを使用することにより、プライベートで検証可能なAIへの技術的な道筋を提供します。AIがプライバシー、規制、分散システムに関連する分野で拡大し続ける中、ゼロ知識技術を基盤とするネットワークは、ブロックチェーンおよびAIセクター内で強力な候補となりつつあります。