零知识证明：ZK技术如何通过可验证计算实现私密人工智能

来源：Coindoo 原始标题：零知识证明展示了私密AI如何通过ZK技术和一个实时、输出就绪的网络安全运行 原始链接：

随着下一个区块链周期的形成，投资者和开发者正在询问是什么将可信的区块链项目与围绕这一领域的噪音区分开来。随着人工智能重塑几乎所有数字体验，其对加密货币的影响已变得不容忽视。但日益增长的采用也引发了对数据处理、验证和保护方式的担忧。

在这里，零知识证明技术成为一个严肃的竞争者，特别是对于完全围绕它构建的项目。零知识证明 (ZKP) 依赖于先进的密码学，使人工智能系统能够证明信息是正确的，而不透露底层数据。对于任何探索人工智能与隐私类别的人来说，理解 ZKP 如何实现安全计算在评估区块链项目时是至关重要的。

什么是零知识证明 (ZKP)？

简单来说，零知识证明是一种方法，允许一方(证明者)说服另一方(验证者)某个陈述是真实的，而不透露其背后的信息。这不是理论——它在需要隐藏敏感数据但仍然需要验证的环境中被使用。

ZKPs依赖于三个核心原则：

• 完整性： 有效的陈述可以被证明。
• 健全性： 虚假陈述不能被视为真实。
• 零知识： 该证明除了有效性外不透露任何信息。

在人工智能和分布式系统中，这意味着一个人工智能模型可以证明它正确地执行了计算，而无需暴露任何输入数据。这正是零知识证明技术在企业人工智能、隐私驱动应用和可验证机器学习中越来越受到关注的原因。

零知识证明为何对人工智能至关重要

人工智能经常与必须保持私密的信息进行互动：健康记录、财务数据、生物识别标识符和企业知识库。传统方法无法同时保证隐私和信任。

ZKPs 通过使以下功能得以实现来解决这个问题:

• 私有 AI 推理： 可验证的答案而不透露输入。
• 透明培训： 可以证明遵循所述方法。
• 完整性检查： 验证模型是否正确执行。

这种隐私与诚实计算的结合与去中心化AI网络的目标是一致的。这些能力也是将更强大的区块链项目与那些仅将AI作为营销主题的项目区分开来的部分原因。

零知识证明如何构建其核心架构

零知识证明被设计为一个去中心化的AI准备生态系统，构建在Substrate上，中心具有模块化密码学和可验证计算。它的架构分为关键层。

1. 混合共识：智能证明 (PoI) + 空间证明 (PoSp)

智能证明 (PoI) 将人工智能计算整合到网络安全中。节点完成训练或推理任务，并生成零知识证明以验证准确性和性能。

空间证明 (PoSp) 通过加密验证保证实际存储，这对于托管数据集和模型状态是必需的。

PoI 和 PoSp 将安全性与有用的工作联系起来，而不是浪费性的挖矿，这是区块链基础设施项目的一个关键评估标准。

2. 执行环境：EVM + WASM

ZKP 加密支持两个执行层：

• EVM 兼容性： 使现有以太坊开发者的部署变得简单。
• WASM 运行时： 为高效的 AI 处理和加密操作而构建。

这种混合提供了可及性和技术实力，这是新兴区块链生态系统中一种罕见的组合。

3. 存储系统：链上验证，链下可扩展

该项目使用：

• Patricia Tries 用于快速状态管理
• 梅克尔树用于防篡改保护
• IPFS/Filecoin 用于可扩展数据集和模型存储

这确保大型 AI 工作负载在保持高效的同时，不牺牲可验证的完整性。

4. 安全层：完整的加密框架

ZKP加密系统包括：

• zk-SNARKs 和 zk-STARKs 用于私有计算证明
• 同态加密用于加密处理
• MPC用于多方任务
• ECDSA/EdDSA用于安全身份验证

这为防止数据泄露、操纵甚至未来的量子威胁提供了保护。

零知识包装器：对所有AI行动的执行

网络的核心是零知识包装系统。它确保每个AI任务都能诚实完成。

如果计算有效，证明会被验证，节点将获得奖励。如果任何规则被破坏——不正确的参数、错误的数据、不完整的执行——证明将失败，防止任何不当行为。

这个执行层代表了一种协议级别的设计方法，它将严肃的区块链-AI项目与纯粹投机的代币区分开来。

各行业的实际应用案例

ZKP、PoI、PoSp 和模块化密码学的结合力量支持现实世界的解决方案：

• 私人医疗分析
• 符合监管的金融人工智能
• 去中心化的人工智能市场，具有可验证的来源
• 企业人工智能治理框架要求可审计性

这些实际应用通常将高质量的区块链项目与周期驱动的叙事区分开来。

主要要点

零知识证明通过将ZK证明、去中心化存储和围绕有意义计算构建的混合共识相结合，提供了一种技术结构化的方法来实现私有AI。该架构从底层结合了可扩展性、隐私性和工作基础设施。

随着人工智能继续与监管、隐私和去中心化系统交叉，本土集成零知识证明的项目在区块链-人工智能领域正变得越来越有竞争力。