Seiring dengan semakin banyaknya implementasi kecerdasan buatan (AI) di bidang-bidang kunci seperti kesehatan, keuangan, dan mengemudi otonom, memastikan keandalan, transparansi, dan keamanan proses inferensi pembelajaran mesin (ML) menjadi semakin penting.

Namun, layanan machine learning tradisional sering beroperasi seperti "kotak hitam," di mana pengguna hanya dapat melihat hasilnya dan sulit untuk memverifikasi prosesnya. Kurangnya transparansi ini membuat layanan model rentan terhadap risiko:

Model telah dicuri,

Hasil inferensi telah dimanipulasi secara jahat,

Data pengguna berisiko mengalami pelanggaran privasi.

ZKML (zk-SNARKs Machine Learning) menyediakan solusi kriptografi baru untuk tantangan ini. Ini mengandalkan teknologi zk-SNARKs, memberikan model pembelajaran mesin kemampuan untuk dienkripsi secara terverifikasi: membuktikan bahwa suatu perhitungan telah dieksekusi dengan benar tanpa mengungkapkan informasi sensitif.

Dengan kata lain, ZKP memungkinkan penyedia layanan untuk membuktikan kepada pengguna bahwa:

"Hasil inferensi yang Anda peroleh memang dihasilkan oleh model terlatih yang saya jalankan — tetapi saya tidak akan mengungkapkan parameter model apapun."

Ini berarti bahwa pengguna dapat mempercayai keaslian hasil inferensi, sementara struktur dan parameter model (yang sering kali merupakan aset bernilai tinggi) tetap bersifat pribadi.

zkPyTorch:

Polyhedra Network telah meluncurkan zkPyTorch, sebuah compiler revolusioner yang dirancang khusus untuk pembelajaran mesin zero-knowledge (ZKML), yang bertujuan untuk menjembatani jarak terakhir antara kerangka kerja AI mainstream dan teknologi ZK.

zkPyTorch secara mendalam mengintegrasikan kemampuan pembelajaran mesin yang kuat dari PyTorch dengan mesin zk-SNARKs terdepan, memungkinkan pengembang AI untuk membangun aplikasi AI yang dapat diverifikasi dalam lingkungan yang familiar tanpa mengubah kebiasaan pemrograman mereka atau mempelajari bahasa ZK yang benar-benar baru.

Compiler ini dapat secara otomatis menerjemahkan operasi model tingkat tinggi (seperti konvolusi, perkalian matriks, ReLU, softmax, dan mekanisme perhatian) menjadi sirkuit ZKP yang dapat diverifikasi secara kriptografis. Ini menggabungkan suite optimisasi ZKML yang dikembangkan sendiri oleh Polyhedra untuk secara cerdas mengompresi dan mempercepat jalur inferensi utama, memastikan baik kebenaran maupun efisiensi komputasi dari sirkuit tersebut.

Infrastruktur kunci untuk membangun ekosistem AI yang dapat dipercaya

Ekosistem pembelajaran mesin saat ini menghadapi berbagai tantangan seperti keamanan data, verifikasi komputasi, dan transparansi model. Terutama di industri kritis seperti kesehatan, keuangan, dan pengemudian otonom, model AI tidak hanya melibatkan sejumlah besar informasi pribadi yang sensitif tetapi juga membawa kekayaan intelektual bernilai tinggi dan rahasia bisnis inti.

Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) telah muncul sebagai terobosan penting dalam mengatasi dilema ini. Melalui teknologi Zero-Knowledge Proof (ZKP), ZKML dapat menyelesaikan verifikasi integritas inferensi model tanpa mengungkapkan parameter model atau data masukan—melindungi privasi sambil memastikan kepercayaan.

Tetapi pada kenyataannya, mengembangkan ZKML sering memiliki ambang yang tinggi, memerlukan latar belakang yang mendalam dalam kriptografi, yang jauh dari apa yang dapat ditangani dengan mudah oleh insinyur AI tradisional.

Inilah misi tepat dari zkPyTorch. Ini membangun jembatan antara PyTorch dan mesin ZKP, memungkinkan pengembang untuk membangun sistem AI dengan perlindungan privasi dan verifikasi menggunakan kode yang sudah familiar, tanpa perlu mempelajari bahasa kriptografi yang kompleks.

Melalui zkPyTorch, Polyhedra Network secara signifikan menurunkan hambatan teknis ZKML, mendorong aplikasi AI yang skalabel dan tepercaya ke arus utama, dan membangun kembali paradigma baru keamanan dan privasi AI.

alur kerja zkPyTorch

Gambar 1: Gambaran keseluruhan arsitektur ZKPyTorch

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, zkPyTorch secara otomatis mengubah model PyTorch standar menjadi sirkuit yang kompatibel dengan ZKP (zk-SNARKs) melalui tiga modul yang dirancang dengan cermat. Ketiga modul ini mencakup: modul pra-pemrosesan, modul kuantisasi yang ramah zero-knowledge, dan modul optimasi sirkuit.

Proses ini tidak memerlukan pengembang untuk menguasai sirkuit kriptografi atau sintaks khusus: pengembang hanya perlu menulis model menggunakan PyTorch standar, dan zkPyTorch dapat mengubahnya menjadi sirkuit yang dapat dikenali oleh mesin pembuktian zero-knowledge seperti Expander, menghasilkan bukti ZK yang sesuai.

Desain yang sangat modular ini secara signifikan menurunkan ambang pengembangan ZKML, memungkinkan pengembang AI untuk dengan mudah membangun aplikasi pembelajaran mesin yang efisien, aman, dan dapat diverifikasi tanpa perlu beralih bahasa atau mempelajari kriptografi.

Blok Satu: Pra-pemrosesan Model

Pada fase pertama, zkPyTorch akan mengubah model PyTorch menjadi grafik komputasi terstruktur menggunakan format Open Neural Network Exchange (ONNX). ONNX adalah standar representasi perantara yang diadopsi secara luas di industri yang dapat secara seragam mewakili berbagai operasi pembelajaran mesin yang kompleks. Melalui langkah pemrosesan awal ini, zkPyTorch mampu memperjelas struktur model dan memecah proses komputasi inti, meletakkan dasar yang solid untuk menghasilkan sirkuit zk-SNARKs pada langkah-langkah berikutnya.

Modul 2: Kuantifikasi Ramah ZKP

Modul kuantisasi adalah komponen kunci dari sistem ZKML. Model pembelajaran mesin tradisional bergantung pada operasi floating-point, sementara lingkungan ZKP lebih cocok untuk operasi integer dalam bidang terbatas. zkPyTorch mengadopsi skema kuantisasi integer yang dioptimalkan untuk bidang terbatas, secara akurat memetakan komputasi floating-point ke komputasi integer, sambil mengubah operasi nonlinier yang tidak menguntungkan untuk ZKP (seperti ReLU dan Softmax) menjadi bentuk tabel lookup yang efisien.

Strategi ini tidak hanya secara signifikan mengurangi kompleksitas sirkuit tetapi juga meningkatkan verifiabilitas dan efisiensi operasional sistem secara keseluruhan sambil memastikan akurasi model.

Modul 3: Optimasi Sirkuit Hierarkis

zkPyTorch mengadopsi strategi multi-level untuk optimisasi sirkuit, khususnya mencakup:

Optimisasi batch
Dirancang khusus untuk komputasi terurut, ini secara signifikan mengurangi kompleksitas komputasi dan konsumsi sumber daya dengan memproses beberapa langkah inferensi sekaligus, menjadikannya sangat cocok untuk skenario verifikasi model bahasa besar seperti Transformer.

Akselerasi Operasi Bahasa Asli
Dengan menggabungkan konvolusi Fast Fourier Transform (FFT) dengan teknologi tabel pencarian, kecepatan eksekusi operasi dasar seperti konvolusi dan Softmax secara efektif ditingkatkan, pada dasarnya meningkatkan efisiensi komputasi secara keseluruhan.

Eksekusi sirkuit paralel
Memanfaatkan sepenuhnya keuntungan daya komputasi dari CPU multi-core dan GPU dengan membagi perhitungan beban berat seperti perkalian matriks menjadi beberapa sub-tugas untuk eksekusi paralel, secara signifikan meningkatkan kecepatan dan skala dari generasi zk-SNARKs.

Diskusi Teknis Mendalam

Graf Acyclic Terarah (DAG)

zkPyTorch menggunakan Directed Acyclic Graph (DAG) untuk mengelola aliran komputasi pembelajaran mesin. Struktur DAG secara sistematis menangkap ketergantungan model yang kompleks, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2, di mana setiap node mewakili operasi tertentu (seperti transposisi matriks, perkalian matriks, pembagian, dan Softmax), dan tepi dengan tepat menggambarkan aliran data antara operasi-operasi ini.

Representasi yang jelas dan terstruktur ini tidak hanya sangat memudahkan proses debugging tetapi juga membantu dalam optimasi kinerja yang mendalam. Sifat aklik dari DAG menghindari ketergantungan melingkar, memastikan eksekusi urutan komputasi yang efisien dan dapat dikontrol, yang sangat penting untuk mengoptimalkan generasi sirkuit zk-SNARKs.

Selain itu, DAG memungkinkan zkPyTorch untuk menangani arsitektur model kompleks seperti Transformers dan Residual Networks (ResNet) dengan efisien, yang sering memiliki aliran data kompleks non-linier dengan banyak jalur. Desain DAG sangat sesuai dengan kebutuhan komputasi mereka, memastikan akurasi dan efisiensi inferensi model.

Gambar 2: Contoh model pembelajaran mesin yang diwakili sebagai graf terarah asiklik (DAG)

Teknik Kuantitatif Lanjutan

Dalam zkPyTorch, teknik kuantisasi lanjutan adalah langkah kunci dalam mengubah perhitungan floating-point menjadi operasi integer yang sesuai untuk aritmetika bidang hingga yang efisien dalam sistem bukti tanpa pengetahuan (ZKP). zkPyTorch menerapkan metode kuantisasi integer statis, yang dirancang dengan cermat untuk menyeimbangkan efisiensi komputasi dan akurasi model, memastikan bahwa generasi bukti cepat dan akurat.

Proses kuantisasi ini melibatkan kalibrasi yang ketat untuk secara akurat menentukan skala kuantisasi optimal untuk merepresentasikan angka floating-point secara efektif, menghindari overflow dan kehilangan presisi yang signifikan. Untuk mengatasi tantangan operasi nonlinier unik dari Zero-Knowledge Proof (seperti Softmax dan normalisasi lapisan), zkPyTorch secara inovatif mengubah fungsi kompleks ini menjadi operasi pencarian tabel yang efisien.

Strategi ini tidak hanya secara signifikan meningkatkan efisiensi pembuatan bukti tetapi juga memastikan bahwa hasil bukti yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan keluaran model kuantitatif presisi tinggi, menyeimbangkan kinerja dan kredibilitas, serta memajukan penerapan praktis pembelajaran mesin yang dapat diverifikasi.

Strategi optimisasi sirkuit multi-level

zkPyTorch mengadopsi sistem optimisasi sirkuit multi-layer yang sangat canggih, memastikan kinerja terbaik dari zero-knowledge reasoning dalam hal efisiensi dan skalabilitas dari berbagai dimensi:

Optimasi Proses Batch

Dengan mengemas beberapa tugas inferensi ke dalam pemrosesan batch, kompleksitas komputasi keseluruhan berkurang secara signifikan, terutama cocok untuk operasi berurutan dalam model bahasa seperti Transformers. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3, proses inferensi tradisional dari model bahasa besar (LLM) berjalan dalam cara generasi token demi token, sementara pendekatan inovatif zkPyTorch menggabungkan semua token input dan output ke dalam satu proses prompt untuk validasi. Metode pemrosesan ini dapat mengonfirmasi kebenaran keseluruhan inferensi LLM sekaligus, sambil memastikan bahwa setiap token output konsisten dengan inferensi LLM standar.

Dalam inferensi LLM, kebenaran mekanisme cache KV (key-value cache) adalah kunci untuk memastikan keandalan keluaran inferensi. Jika logika inferensi model salah, bahkan dengan caching, tidak dapat mereproduksi hasil yang konsisten dengan proses dekode standar. zkPyTorch memastikan bahwa setiap keluaran dalam zk-SNARKs memiliki determinisme dan kelengkapan yang dapat diverifikasi dengan tepat mereplikasi proses ini.

Gambar 3: Verifikasi batch dari model bahasa skala besar (LLM), di mana L mewakili panjang urutan input, N mewakili panjang urutan output, dan H mewakili dimensi lapisan tersembunyi model.

Operasi Primitif yang Dioptimalkan

zkPyTorch telah mengoptimalkan secara mendalam primitif pembelajaran mesin yang mendasarinya, secara signifikan meningkatkan efisiensi sirkuit. Sebagai contoh, operasi konvolusi selalu menjadi tugas yang memerlukan banyak komputasi; zkPyTorch menggunakan metode optimisasi yang didasarkan pada Fast Fourier Transform (FFT) untuk mengubah konvolusi yang awalnya dieksekusi di domain spasial menjadi operasi perkalian di domain frekuensi, secara signifikan mengurangi biaya komputasi. Pada saat yang sama, untuk fungsi non-linear seperti ReLU dan softmax, sistem menggunakan pendekatan tabel pencarian yang telah dihitung sebelumnya, menghindari perhitungan non-linear yang tidak ramah ZKP, secara besar-besaran meningkatkan efisiensi operasional sirkuit inferensi.

Eksekusi Sirkuit Paralel

zkPyTorch secara otomatis mengompilasi operasi ML kompleks menjadi sirkuit paralel, memanfaatkan sepenuhnya potensi perangkat keras CPU/GPU multi-inti untuk mencapai generasi bukti paralel skala besar. Misalnya, saat melakukan perkalian tensor, zkPyTorch secara otomatis membagi tugas komputasi menjadi beberapa sub-tugas independen, yang kemudian didistribusikan ke beberapa unit pemrosesan untuk eksekusi bersamaan. Strategi paralelisasi ini tidak hanya secara signifikan meningkatkan throughput eksekusi sirkuit tetapi juga membuat verifikasi efisien model besar menjadi kenyataan, membuka dimensi baru untuk ZKML yang dapat diskalakan.

Pengujian kinerja yang komprehensif: terobosan ganda dalam kinerja dan akurasi

zkPyTorch menunjukkan kinerja yang luar biasa dan kegunaan praktis di berbagai model pembelajaran mesin utama melalui benchmarking yang ketat:

Pengujian model VGG-16
Pada dataset CIFAR-10, zkPyTorch hanya membutuhkan 6,3 detik untuk menghasilkan bukti VGG-16 untuk satu gambar, dan akurasinya hampir tidak bisa dibedakan dari perhitungan floating-point tradisional. Ini menandai kemampuan praktis zkML dalam tugas klasik seperti pengenalan gambar.

Pengujian model Llama-3
Untuk model bahasa besar Llama-3 dengan hingga 8 miliar parameter, zkPyTorch mencapai generasi bukti yang efisien sekitar 150 detik per token. Bahkan lebih mengesankan, outputnya mempertahankan kesamaan kosinus sebesar 99,32% dibandingkan dengan model asli, memastikan kredibilitas tinggi sambil tetap mempertahankan konsistensi semantik dari output model.

Tabel 1: Kinerja berbagai skema Zero-Knowledge Proof dalam jaringan saraf konvolusional dan jaringan transformer

Beragam skenario aplikasi di dunia nyata

MLaaS yang Dapat Diverifikasi

Seiring meningkatnya nilai model pembelajaran mesin, semakin banyak pengembang AI yang memilih untuk menerapkan model yang mereka kembangkan sendiri ke cloud, menawarkan layanan MLaaS (Machine-Learning-as-a-Service). Namun, pada kenyataannya, pengguna seringkali menemukan kesulitan untuk memverifikasi apakah hasil inferensi itu autentik dan dapat dipercaya; sementara itu, penyedia model juga ingin melindungi aset inti seperti struktur model dan parameter untuk mencegah pencurian atau penyalahgunaan.

zkPyTorch lahir untuk menyelesaikan kontradiksi ini: itu memungkinkan layanan AI cloud memiliki "kemampuan verifikasi nol-pengetahuan" secara native, mencapai hasil inferensi tingkat enkripsi yang dapat diverifikasi.

Seperti ditunjukkan pada Gambar 4, pengembang dapat langsung mengintegrasikan model besar seperti Llama-3 ke dalam zkPyTorch untuk membangun sistem MLaaS yang dapat dipercaya dengan kemampuan zero-knowledge proof. Dengan mengintegrasikan secara mulus dengan mesin ZKP yang mendasarinya, zkPyTorch dapat secara otomatis menghasilkan bukti tanpa mengungkapkan detail model, memverifikasi apakah setiap inferensi dieksekusi dengan benar, sehingga membangun fondasi kepercayaan interaktif yang benar-benar dapat dipercaya bagi penyedia model dan pengguna.

Gambar 4: Skenario aplikasi zkPyTorch dalam Verifiable MLaaS.

Pengawalan aman dari penilaian model

zkPyTorch menyediakan mekanisme evaluasi model AI yang aman dan dapat diverifikasi, memungkinkan para pemangku kepentingan untuk dengan hati-hati menilai indikator kinerja utama tanpa mengungkapkan rincian model. Metode penilaian "zero leakage" ini menetapkan standar kepercayaan baru untuk model AI, meningkatkan efisiensi transaksi komersial sambil melindungi hak kekayaan intelektual para pengembang. Ini tidak hanya meningkatkan visibilitas nilai model tetapi juga membawa transparansi dan keadilan yang lebih besar bagi seluruh industri AI.

Integrasi mendalam dengan blockchain EXPchain

zkPyTorch secara native terintegrasi dengan jaringan blockchain EXPchain yang dikembangkan secara independen oleh Polyhedra Network, bersama-sama membangun infrastruktur AI terdesentralisasi yang dapat dipercaya. Integrasi ini menyediakan jalur yang sangat teroptimasi untuk panggilan kontrak pintar dan verifikasi on-chain, memungkinkan hasil inferensi AI untuk diverifikasi secara kriptografis dan disimpan secara permanen di blockchain.

Dengan kolaborasi zkPyTorch dan EXPchain, pengembang dapat membangun aplikasi AI yang dapat diverifikasi dari ujung ke ujung, mulai dari penerapan model, perhitungan inferensi hingga verifikasi on-chain, benar-benar mewujudkan proses komputasi AI yang transparan, dapat dipercaya, dan dapat diaudit, memberikan dukungan dasar untuk generasi berikutnya dari aplikasi blockchain + AI.

Peta Jalan Masa Depan dan Inovasi Berkelanjutan

Polyhedra akan terus memajukan evolusi zkPyTorch, dengan fokus pada aspek-aspek berikut:

Sumber terbuka dan konstruksi bersama komunitas

Secara bertahap membuka sumber komponen inti zkPyTorch, menginspirasi pengembang global untuk berpartisipasi dan mempromosikan inovasi kolaboratif serta kemakmuran ekosistem di bidang pembelajaran mesin zero-knowledge.

Perluas kompatibilitas model dan kerangka kerja

Perluas jangkauan dukungan untuk model dan kerangka kerja pembelajaran mesin utama, lebih meningkatkan adaptabilitas dan fleksibilitas zkPyTorch, membuatnya fleksibel untuk diintegrasikan ke dalam berbagai alur kerja AI.

Alat Pengembangan dan Konstruksi SDK

Luncurkan rangkaian alat pengembangan yang komprehensif dan kit pengembangan perangkat lunak (SDK) untuk menyederhanakan proses integrasi dan mempercepat penerapan serta aplikasi zkPyTorch dalam skenario bisnis praktis.

Kesimpulan

zkPyTorch adalah tonggak penting menuju masa depan AI yang dapat dipercaya. Dengan mengintegrasikan secara mendalam kerangka kerja PyTorch yang matang dengan teknologi zk-SNARKs terkini, zkPyTorch tidak hanya secara signifikan meningkatkan keamanan dan verifiabilitas pembelajaran mesin tetapi juga membentuk ulang metode penerapan dan batasan kepercayaan aplikasi AI.

Polyhedra akan terus berinovasi di bidang "AI yang aman", mendorong pembelajaran mesin menuju standar yang lebih tinggi dalam perlindungan privasi, verifikasi hasil, dan kepatuhan model, membantu membangun sistem cerdas yang transparan, dapat dipercaya, dan skala.

Tetap disini untuk pembaruan terbaru kami dan saksikan bagaimana zkPyTorch membentuk masa depan era cerdas yang aman.

Pernyataan:

1. Artikel ini direproduksi dari [BLOCKBEATS] Hak cipta adalah milik penulis asli [Jiaheng Zhang] Jika Anda memiliki keberatan terhadap cetakan ulang, silakan hubungi Tim Gate LearnTim akan memprosesnya secepat mungkin sesuai dengan prosedur yang relevan.
2. Penafian: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini adalah semata-mata milik penulis dan tidak merupakan saran investasi.
3. Versi artikel dalam bahasa lain diterjemahkan oleh tim Gate Learn, kecuali disebutkan sebaliknya.GerbangDalam keadaan seperti itu, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel terjemahan tidak diperbolehkan.