! [Cara Membangun AI On-Chain Tepercaya: Visi Aplikasi Arweave] (https://cdn-img.panewslab.com/panews/images/Ms5o5W76UR.png)
Ditulis oleh Spike @ Kontributor PermaDAO
审阅: Lemon @ Kontributor PermaDAO
Kata Pengantar
AI, ZK, dan Arweave adalah konsep teknologi panas yang memainkan peran penting dalam ekosistem AI. Pertama-tama, AI (kecerdasan buatan) mengacu pada teknologi yang mensimulasikan dan meniru perilaku cerdas dan kemampuan pengambilan keputusan manusia melalui komputer. ZK (Zero-Knowledge Proof) adalah teknik kriptografi yang digunakan untuk membuktikan bahwa suatu pernyataan itu benar tanpa mengungkapkan informasi tambahan apa pun. Arweave adalah jaringan penyimpanan persisten terdesentralisasi yang menyediakan penyimpanan data jangka panjang yang andal.
AI telah berkembang pesat selama beberapa tahun terakhir, memicu ledakan di bidang pembelajaran mesin. Kita dapat melacak kembali ke tiga perubahan besar dalam perjalanan pembelajaran mesin: peningkatan algoritma, peningkatan data, dan peningkatan daya komputasi. Namun, AI masih menghadapi beberapa masalah, seperti opacity model kotak hitam dan bias dataset.
Teknologi ZK memiliki peran pelengkap alami dalam pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran mesin tradisional, model sering kali perlu mengakses data sensitif dalam jumlah besar, menjadikan privasi data sebagai perhatian penting. Dengan teknologi ZK, verifikasi dan komputasi dapat dilakukan tanpa mengungkapkan data sensitif, meningkatkan privasi dan keamanan data.
Pada saat yang sama, masalah kepercayaan memiliki dampak signifikan pada bidang AI. Pertama, hasil yang dihasilkan oleh AI cenderung memiliki tingkat ketidakpastian tertentu, yang mungkin tidak dapat diterima dalam beberapa skenario pengambilan keputusan utama. Kedua, sebagian besar data ada di penyimpanan terpusat, yang membuat data rentan terhadap gangguan dan penyalahgunaan.
Untuk mengatasi masalah ini, ide menggabungkan ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) dengan blockchain diusulkan. Namun, ada beberapa dilema dalam menghadirkan model pembelajaran mesin on-chain, seperti peningkatan biaya komputasi dan penyimpanan, serta masalah privasi dan keamanan untuk data on-chain.
ZKML dapat membuat blockchain sepenuhnya otonom dan terdesentralisasi. Dengan memanfaatkan teknologi ZK, model yang diterbitkan di blockchain dapat divalidasi tanpa mengekspos data dan detail model tertentu. Ini membuat blockchain cerdas dan dapat digunakan untuk mengimplementasikan berbagai skenario, seperti keuangan dan perawatan kesehatan.
Namun, agar AI on-chain mendapatkan kepercayaan yang lebih luas, memecahkan masalah penyimpanan data dan model sangat penting. Di sinilah Arweave masuk, yang menyediakan jaringan penyimpanan data terdesentralisasi dan menjamin penyimpanan data permanen. Menyimpan data dan model AI di Arweave tidak hanya meningkatkan keamanan dan keterlacakan data, tetapi juga membuat AI on-chain lebih transparan dan tepercaya.
Saat ini, teknologi ZKML masih dalam tahap awal pengembangan, menghadapi beberapa booster dan hambatan. Para peneliti dan pengembang sedang mengeksplorasi bagaimana memecahkan tantangan teknis dan mencari solusi yang lebih baik untuk mengimplementasikan aplikasi ZKML di blockchain.
Akhirnya, Arweave berfungsi sebagai jaringan penyimpanan terdesentralisasi yang didedikasikan untuk menemukan dan memenuhi kebutuhan pasar. Ini memberi pengguna kemampuan manajemen dan perlindungan data yang kuat dengan menyediakan penyimpanan jangka panjang yang andal dan pelestarian data permanen.
Singkatnya, AI, ZK, dan Arweave memainkan peran penting dalam ekosistem AI. On-chain yang cerdas dan terdesentralisasi dapat dicapai dengan menggabungkan teknologi ZK dan blockchain, dan Arweave menyediakan solusi penyimpanan data tepercaya dan permanen. Dengan pengembangan dan peningkatan teknologi yang berkelanjutan, kami percaya bahwa teknologi ini akan membawa peluang dan tantangan baru ke bidang kecerdasan buatan.
Tiga Kemajuan dalam Pengembangan AI dan Opasitas Model
Teknologi AI telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, dengan peningkatan dalam algoritma, data, dan daya komputasi menjadi tiga faktor kunci yang mendorong kemajuannya. Namun, pada saat yang sama, karena kompleksitas model pembelajaran yang mendalam, opasitas model secara bertahap menjadi kritik penting dalam pengembangan teknologi AI.
Pertama, peningkatan algoritma
Peningkatan algoritma adalah salah satu faktor penting yang mendorong pengembangan teknologi AI, yang telah membuat terobosan besar di banyak bidang. Misalnya, algoritma tradisional di bidang klasifikasi gambar hanya dapat mengekstrak fitur sederhana, sementara deep learning convolutional neural network (CNNs) mempelajari fitur gambar yang lebih kompleks melalui struktur jaringan multi-level, sehingga mencapai hasil klasifikasi yang lebih akurat. Selain itu, pengenalan jaringan permusuhan generatif (GAN) telah merevolusi bidang-bidang seperti pembuatan dan pemrosesan gambar.
Kedua, peningkatan data
Dengan pesatnya perkembangan Internet, data masif terus bermunculan, memberikan dukungan besar bagi perkembangan teknologi AI. Peningkatan data memungkinkan model AI untuk lebih belajar dan memahami berbagai masalah. Misalnya, model pembelajaran mendalam di bidang pemrosesan bahasa alami dapat memperoleh pemahaman semantik yang lebih kaya dan lebih akurat melalui pelatihan korpus skala besar. Model BERT Google semakin meningkatkan kinerja pemrosesan bahasa alami dengan melakukan pra-pelatihan data teks skala besar.
Ketiga, peningkatan daya komputasi
Peningkatan daya komputasi adalah pendorong penting lainnya untuk pengembangan teknologi AI. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat unit pemrosesan grafis (GPU) telah memberikan dukungan kuat untuk pelatihan dan inferensi model pembelajaran mendalam. Misalnya, ChatGPT mengalahkan banyak model tradisional di LLM (Large Model Domain) berkat daya komputasi yang kuat yang memungkinkan model AI untuk dengan mudah mengatasi masalah pengambilan keputusan dan penalaran yang kompleks.
Sementara AI telah membuat langkah luar biasa dalam algoritma, data, dan daya komputasi, masalah opacity model berikutnya juga menarik perhatian luas. Banyaknya parameter dan lapisan model deep learning menyulitkan untuk memahami proses pengambilan keputusan dalam model. Misalnya, untuk model klasifikasi gambar, sulit untuk menjelaskan mengapa gambar input tertentu diklasifikasikan ke dalam kategori tertentu. Ini menimbulkan tantangan terhadap interpretabilitas dan kredibilitas model.
Untuk memecahkan masalah opasitas model, para peneliti telah mengusulkan serangkaian metode, seperti teknik visualisasi, kompresi model, dan algoritma penjelasan. Teknik visualisasi dapat membantu orang memahami kelemahan dan area kelemahan model dengan menghasilkan sampel permusuhan melalui jaringan permusuhan generatif (GAN). Kompresi model meningkatkan interpretabilitas dan efisiensi model dengan mengurangi parameter model dan kompleksitas komputasi. Selain itu, algoritma penjelasan dapat membantu orang memahami logika pengambilan keputusan model dengan menghasilkan pohon keputusan atau aturan.
ZKML dan Blockchain: Memecahkan Dilema Model Machine Learning pada Rantai
Dengan munculnya teknologi blockchain, menempatkan model pembelajaran mesin pada rantai telah menjadi skema yang banyak ditonton. Namun, ada beberapa dilema, seperti peningkatan biaya komputasi dan penyimpanan, serta masalah privasi dan keamanan dengan data on-chain. Untuk mengatasi masalah ini, industri telah datang dengan ide menggabungkan pembelajaran mesin (ZKML) di bawah bukti nol-pengetahuan dengan blockchain. Artikel ini akan mengeksplorasi konvergensi ZKML dan blockchain dan menganalisis solusi potensialnya untuk model pembelajaran mesin menjadi on-chain.
Di dunia berbasis data saat ini, model pembelajaran mesin menjadi lebih banyak digunakan. Namun, dalam menghadapi penyebaran model dan masalah berbagi, melindungi kekayaan intelektual pemilik model dan privasi pengguna menjadi tantangan. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa sarjana telah mengusulkan gagasan untuk menempatkan model pembelajaran mesin pada rantai untuk memanfaatkan karakteristik blockchain yang terdesentralisasi, transparan, dan aman. Namun, pendekatan ini juga menghadapi beberapa dilema.
Dilema satu: Peningkatan biaya komputasi dan penyimpanan
Menempatkan model pembelajaran mesin pada rantai membutuhkan banyak sumber daya komputasi dan penyimpanan, yang dapat menyebabkan transaksi on-chain lebih lambat dan peningkatan biaya. Algoritma pembelajaran mesin tradisional sudah mahal untuk dihitung dan disimpan, dan menempatkannya pada rantai dapat memperburuk masalah.
Untuk mengatasi dilema ini, ZKML dapat diterapkan pada proses on-chain model pembelajaran mesin. ZKML memungkinkan proses validasi data dan validasi model dikeluarkan dari blockchain, mengurangi biaya komputasi dan penyimpanan dengan menghasilkan bukti tanpa pengetahuan yang membuktikan kebenaran data dan model. Dengan cara ini, keamanan model dapat dipastikan sekaligus mengurangi biaya perhitungan dan penyimpanan proses on-chain.
Dilema 2: Masalah privasi dan keamanan data on-chain
Membawa model pembelajaran mesin on-chain berarti berbagi model dan data secara terbuka dan transparan. Namun, dalam banyak kasus, pemilik model dan pemilik data mungkin tidak ingin menjadikannya publik sepenuhnya untuk melindungi privasi mereka.
Untuk mengatasi dilema ini, teknologi berbasis privasi dapat diadopsi untuk melindungi privasi data on-chain, seperti enkripsi homomorfik dan komputasi multi-pihak. Metode ini memungkinkan data dilindungi secara on-chain sambil mempertahankan verifikasi model. Selain itu, ZKML selanjutnya dapat memberikan verifikasi data dan model untuk memastikan kebenarannya tanpa mengekspos nilai dan detail spesifik yang sensitif.
Menggabungkan ZKML dengan blockchain dapat mengatasi dilema komputasi dan penyimpanan yang dihadapi oleh model pembelajaran mesin pada rantai, sekaligus melindungi privasi data on-chain. Melalui proses pembuktian yang disediakan oleh zkML, verifikasi data dan model dapat direalisasikan, dan biaya on-chain dapat dikurangi dengan premis melindungi privasi.
Selain itu, ZKML juga dapat diterapkan pada perlindungan privasi pengumpulan data. Dalam proses berbagi data on-chain, peserta dapat menggunakan ZKML untuk menghasilkan bukti tanpa pengetahuan yang membuktikan bahwa data mereka memenuhi kondisi tertentu tanpa mengekspos detail data aktual. Dengan cara ini, privasi peserta dapat dilindungi sambil memfasilitasi berbagi dan kolaborasi data on-chain.
Membangun AI On-Chain Tepercaya: Aplikasi Arweave
Penerapan AI pada rantai menghadapi masalah penting, yaitu bagaimana memastikan keamanan dan kepercayaan data dan model. Untuk mengatasi masalah ini, Arweave memiliki nilai aplikasi potensial yang sangat tinggi.
Di dunia AI tradisional, data dan model sering disimpan dalam database terpusat atau layanan cloud. Ada beberapa masalah dengan pendekatan terpusat untuk penyimpanan ini. Pertama-tama, keamanan data sulit dijamin. Penyimpanan terpusat berarti bahwa ada risiko satu titik kegagalan, yang dapat menyebabkan konsekuensi serius jika data bocor atau diserang dengan jahat. Kedua, ketertelusuran data tidak memadai. Karena data disimpan dalam layanan terpusat, penggunaan dan transmisinya sulit untuk dicatat dan dilacak sepenuhnya, yang menimbulkan tantangan bagi kepercayaan dan kepercayaan.
Arweave memecahkan masalah ini dengan jaringan penyimpanan terdesentralisasi. Jaringan penyimpanan Arweave menggunakan mekanisme penyimpanan yang disebut "block spinning", di mana data yang disimpan disimpan secara permanen di jaringan tanpa dihapus. Ini berarti bahwa setelah data dan model AI disimpan di Arweave, mereka tidak akan pernah hilang atau dirusak, sangat meningkatkan keamanan dan kepercayaan data. Selain itu, jaringan penyimpanan Arweave terdesentralisasi, dan tidak ada risiko titik kegagalan tunggal terpusat, yang dapat memberikan keamanan dan stabilitas yang lebih tinggi.
Selain meningkatkan keamanan dan kepercayaan data, menyimpan data dan model AI ke Arweave membuat AI on-chain lebih transparan dan tepercaya. Data dan model yang disimpan melalui Arweave dapat diakses dan ditinjau oleh berbagai peserta di rantai, memungkinkan keterlacakan dan transparansi data. Transparansi ini meningkatkan kredibilitas AI on-chain dan mengurangi kemungkinan potensi kecurangan dan penipuan. Pada saat yang sama, dengan meninjau data dan model secara terbuka, itu juga dapat mendorong kemajuan dan kerja sama di bidang AI, dan mempromosikan pengembangan teknologi AI.
Secara keseluruhan, jaringan penyimpanan data terdesentralisasi Arweave menyediakan penyimpanan data permanen dan meningkatkan keamanan dan keterlacakan data. Dengan menyimpan data dan model AI di Arweave, AI on-chain dapat memperoleh kepercayaan yang lebih luas, mencapai transparansi dan kepercayaan yang lebih besar. Aplikasi Arweave memberikan solusi baru untuk pengembangan AI on-chain yang dapat membawa nilai lebih besar ke dunia cerdas masa depan.
Kesimpulan
Teknologi ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) merupakan teknologi mutakhir yang masih dalam tahap awal pengembangan. Meskipun memiliki potensi besar, ia juga menghadapi beberapa pendorong dan kemacetan yang perlu dipecahkan oleh para peneliti dan pengembang.
Pertama-tama, salah satu tantangan utama teknologi ZKML adalah bagaimana memastikan privasi dan keamanan data. Dalam model pembelajaran mesin tradisional, data sering kali perlu disimpan dan diproses secara terpusat, yang dapat membuat data rentan terhadap serangan dan penyalahgunaan. Teknologi ZKML menggunakan zero-knowledge proofs dan algoritma enkripsi untuk melindungi privasi data, memungkinkan berbagi data antara pengguna dan model pembelajaran mesin tanpa mengekspos detail data. Namun, teknologi ZKML saat ini masih perlu dikembangkan lebih lanjut untuk meningkatkan privasi data dan kinerja perlindungan.
Kedua, teknologi ZKML juga menghadapi beberapa tantangan dalam hal efisiensi komputasi. Karena ZKML memerlukan perhitungan bukti tanpa pengetahuan yang kompleks dan operasi kriptografi, hal itu menyebabkan peningkatan biaya komputasi. Untuk meningkatkan efisiensi komputasi ZKML, para peneliti dan pengembang terus mengeksplorasi algoritma dan teknologi baru untuk mengurangi kompleksitas komputasi dan meningkatkan kecepatan pemrosesan.
Selain itu, skalabilitas teknologi zkML juga menjadi masalah mendesak. Dalam teknologi saat ini, ZKML sering membutuhkan sejumlah besar sumber daya komputasi dan ruang penyimpanan untuk mendukung tugas-tugas komputasi yang kompleks. Ini membatasi penggunaan ZKML dalam aplikasi skala besar, karena banyak perangkat mungkin tidak memenuhi persyaratan ini. Oleh karena itu, para peneliti dan pengembang bekerja untuk mengembangkan teknologi ZKML yang lebih efisien dan terukur untuk memenuhi kebutuhan skenario aplikasi yang berbeda.
Meskipun teknologi ZKML masih menghadapi beberapa tantangan, prospek penerapannya masih luas. Terutama di ruang blockchain, teknologi ZKML dapat memberi pengguna tingkat privasi dan keamanan data yang lebih besar. Pada saat yang sama, kombinasi teknologi ZKML dan blockchain dapat mewujudkan pembelajaran mesin terdesentralisasi dan model bersama, sehingga membangun ekosistem pembelajaran mesin yang lebih terbuka dan transparan.
Selain pengembangan teknologi ZKML, Arweave, sebagai jaringan penyimpanan terdesentralisasi, juga berusaha memenuhi kebutuhan pasar. Arweave memberi pengguna kemampuan manajemen dan perlindungan data yang kuat dengan menyediakan penyimpanan jangka panjang yang andal dan pelestarian data permanen. Dengan menyimpan data dan model AI di blockchain, Arweave memastikan keamanan dan aksesibilitas data, mencegahnya dirusak atau hilang. Ini memudahkan pengguna untuk mengelola dan berbagi data, sekaligus membuka kemungkinan potensial untuk lebih banyak kasus penggunaan.
Secara keseluruhan, teknologi ZKML masih dalam tahap awal pengembangan dan menghadapi beberapa tantangan, tetapi potensi aplikasinya sangat besar. Melalui riset dan inovasi yang berkelanjutan, dapat diharapkan teknologi ZKML akan membawa inovasi dan terobosan di berbagai bidang, serta digabungkan dengan jaringan penyimpanan terdesentralisasi seperti Arweave untuk membangun sistem manajemen dan perlindungan data yang lebih aman dan efisien.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Cara membangun AI on-chain tepercaya: visi aplikasi Arweave
! [Cara Membangun AI On-Chain Tepercaya: Visi Aplikasi Arweave] (https://cdn-img.panewslab.com/panews/images/Ms5o5W76UR.png)
Ditulis oleh Spike @ Kontributor PermaDAO
审阅: Lemon @ Kontributor PermaDAO
Kata Pengantar
AI, ZK, dan Arweave adalah konsep teknologi panas yang memainkan peran penting dalam ekosistem AI. Pertama-tama, AI (kecerdasan buatan) mengacu pada teknologi yang mensimulasikan dan meniru perilaku cerdas dan kemampuan pengambilan keputusan manusia melalui komputer. ZK (Zero-Knowledge Proof) adalah teknik kriptografi yang digunakan untuk membuktikan bahwa suatu pernyataan itu benar tanpa mengungkapkan informasi tambahan apa pun. Arweave adalah jaringan penyimpanan persisten terdesentralisasi yang menyediakan penyimpanan data jangka panjang yang andal.
AI telah berkembang pesat selama beberapa tahun terakhir, memicu ledakan di bidang pembelajaran mesin. Kita dapat melacak kembali ke tiga perubahan besar dalam perjalanan pembelajaran mesin: peningkatan algoritma, peningkatan data, dan peningkatan daya komputasi. Namun, AI masih menghadapi beberapa masalah, seperti opacity model kotak hitam dan bias dataset.
Teknologi ZK memiliki peran pelengkap alami dalam pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran mesin tradisional, model sering kali perlu mengakses data sensitif dalam jumlah besar, menjadikan privasi data sebagai perhatian penting. Dengan teknologi ZK, verifikasi dan komputasi dapat dilakukan tanpa mengungkapkan data sensitif, meningkatkan privasi dan keamanan data.
Pada saat yang sama, masalah kepercayaan memiliki dampak signifikan pada bidang AI. Pertama, hasil yang dihasilkan oleh AI cenderung memiliki tingkat ketidakpastian tertentu, yang mungkin tidak dapat diterima dalam beberapa skenario pengambilan keputusan utama. Kedua, sebagian besar data ada di penyimpanan terpusat, yang membuat data rentan terhadap gangguan dan penyalahgunaan.
Untuk mengatasi masalah ini, ide menggabungkan ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) dengan blockchain diusulkan. Namun, ada beberapa dilema dalam menghadirkan model pembelajaran mesin on-chain, seperti peningkatan biaya komputasi dan penyimpanan, serta masalah privasi dan keamanan untuk data on-chain.
ZKML dapat membuat blockchain sepenuhnya otonom dan terdesentralisasi. Dengan memanfaatkan teknologi ZK, model yang diterbitkan di blockchain dapat divalidasi tanpa mengekspos data dan detail model tertentu. Ini membuat blockchain cerdas dan dapat digunakan untuk mengimplementasikan berbagai skenario, seperti keuangan dan perawatan kesehatan.
Namun, agar AI on-chain mendapatkan kepercayaan yang lebih luas, memecahkan masalah penyimpanan data dan model sangat penting. Di sinilah Arweave masuk, yang menyediakan jaringan penyimpanan data terdesentralisasi dan menjamin penyimpanan data permanen. Menyimpan data dan model AI di Arweave tidak hanya meningkatkan keamanan dan keterlacakan data, tetapi juga membuat AI on-chain lebih transparan dan tepercaya.
Saat ini, teknologi ZKML masih dalam tahap awal pengembangan, menghadapi beberapa booster dan hambatan. Para peneliti dan pengembang sedang mengeksplorasi bagaimana memecahkan tantangan teknis dan mencari solusi yang lebih baik untuk mengimplementasikan aplikasi ZKML di blockchain.
Akhirnya, Arweave berfungsi sebagai jaringan penyimpanan terdesentralisasi yang didedikasikan untuk menemukan dan memenuhi kebutuhan pasar. Ini memberi pengguna kemampuan manajemen dan perlindungan data yang kuat dengan menyediakan penyimpanan jangka panjang yang andal dan pelestarian data permanen.
Singkatnya, AI, ZK, dan Arweave memainkan peran penting dalam ekosistem AI. On-chain yang cerdas dan terdesentralisasi dapat dicapai dengan menggabungkan teknologi ZK dan blockchain, dan Arweave menyediakan solusi penyimpanan data tepercaya dan permanen. Dengan pengembangan dan peningkatan teknologi yang berkelanjutan, kami percaya bahwa teknologi ini akan membawa peluang dan tantangan baru ke bidang kecerdasan buatan.
Tiga Kemajuan dalam Pengembangan AI dan Opasitas Model
Teknologi AI telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, dengan peningkatan dalam algoritma, data, dan daya komputasi menjadi tiga faktor kunci yang mendorong kemajuannya. Namun, pada saat yang sama, karena kompleksitas model pembelajaran yang mendalam, opasitas model secara bertahap menjadi kritik penting dalam pengembangan teknologi AI.
Pertama, peningkatan algoritma
Peningkatan algoritma adalah salah satu faktor penting yang mendorong pengembangan teknologi AI, yang telah membuat terobosan besar di banyak bidang. Misalnya, algoritma tradisional di bidang klasifikasi gambar hanya dapat mengekstrak fitur sederhana, sementara deep learning convolutional neural network (CNNs) mempelajari fitur gambar yang lebih kompleks melalui struktur jaringan multi-level, sehingga mencapai hasil klasifikasi yang lebih akurat. Selain itu, pengenalan jaringan permusuhan generatif (GAN) telah merevolusi bidang-bidang seperti pembuatan dan pemrosesan gambar.
Kedua, peningkatan data
Dengan pesatnya perkembangan Internet, data masif terus bermunculan, memberikan dukungan besar bagi perkembangan teknologi AI. Peningkatan data memungkinkan model AI untuk lebih belajar dan memahami berbagai masalah. Misalnya, model pembelajaran mendalam di bidang pemrosesan bahasa alami dapat memperoleh pemahaman semantik yang lebih kaya dan lebih akurat melalui pelatihan korpus skala besar. Model BERT Google semakin meningkatkan kinerja pemrosesan bahasa alami dengan melakukan pra-pelatihan data teks skala besar.
Ketiga, peningkatan daya komputasi
Peningkatan daya komputasi adalah pendorong penting lainnya untuk pengembangan teknologi AI. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat unit pemrosesan grafis (GPU) telah memberikan dukungan kuat untuk pelatihan dan inferensi model pembelajaran mendalam. Misalnya, ChatGPT mengalahkan banyak model tradisional di LLM (Large Model Domain) berkat daya komputasi yang kuat yang memungkinkan model AI untuk dengan mudah mengatasi masalah pengambilan keputusan dan penalaran yang kompleks.
Sementara AI telah membuat langkah luar biasa dalam algoritma, data, dan daya komputasi, masalah opacity model berikutnya juga menarik perhatian luas. Banyaknya parameter dan lapisan model deep learning menyulitkan untuk memahami proses pengambilan keputusan dalam model. Misalnya, untuk model klasifikasi gambar, sulit untuk menjelaskan mengapa gambar input tertentu diklasifikasikan ke dalam kategori tertentu. Ini menimbulkan tantangan terhadap interpretabilitas dan kredibilitas model.
Untuk memecahkan masalah opasitas model, para peneliti telah mengusulkan serangkaian metode, seperti teknik visualisasi, kompresi model, dan algoritma penjelasan. Teknik visualisasi dapat membantu orang memahami kelemahan dan area kelemahan model dengan menghasilkan sampel permusuhan melalui jaringan permusuhan generatif (GAN). Kompresi model meningkatkan interpretabilitas dan efisiensi model dengan mengurangi parameter model dan kompleksitas komputasi. Selain itu, algoritma penjelasan dapat membantu orang memahami logika pengambilan keputusan model dengan menghasilkan pohon keputusan atau aturan.
ZKML dan Blockchain: Memecahkan Dilema Model Machine Learning pada Rantai
Dengan munculnya teknologi blockchain, menempatkan model pembelajaran mesin pada rantai telah menjadi skema yang banyak ditonton. Namun, ada beberapa dilema, seperti peningkatan biaya komputasi dan penyimpanan, serta masalah privasi dan keamanan dengan data on-chain. Untuk mengatasi masalah ini, industri telah datang dengan ide menggabungkan pembelajaran mesin (ZKML) di bawah bukti nol-pengetahuan dengan blockchain. Artikel ini akan mengeksplorasi konvergensi ZKML dan blockchain dan menganalisis solusi potensialnya untuk model pembelajaran mesin menjadi on-chain.
Di dunia berbasis data saat ini, model pembelajaran mesin menjadi lebih banyak digunakan. Namun, dalam menghadapi penyebaran model dan masalah berbagi, melindungi kekayaan intelektual pemilik model dan privasi pengguna menjadi tantangan. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa sarjana telah mengusulkan gagasan untuk menempatkan model pembelajaran mesin pada rantai untuk memanfaatkan karakteristik blockchain yang terdesentralisasi, transparan, dan aman. Namun, pendekatan ini juga menghadapi beberapa dilema.
Dilema satu: Peningkatan biaya komputasi dan penyimpanan
Menempatkan model pembelajaran mesin pada rantai membutuhkan banyak sumber daya komputasi dan penyimpanan, yang dapat menyebabkan transaksi on-chain lebih lambat dan peningkatan biaya. Algoritma pembelajaran mesin tradisional sudah mahal untuk dihitung dan disimpan, dan menempatkannya pada rantai dapat memperburuk masalah.
Untuk mengatasi dilema ini, ZKML dapat diterapkan pada proses on-chain model pembelajaran mesin. ZKML memungkinkan proses validasi data dan validasi model dikeluarkan dari blockchain, mengurangi biaya komputasi dan penyimpanan dengan menghasilkan bukti tanpa pengetahuan yang membuktikan kebenaran data dan model. Dengan cara ini, keamanan model dapat dipastikan sekaligus mengurangi biaya perhitungan dan penyimpanan proses on-chain.
Dilema 2: Masalah privasi dan keamanan data on-chain
Membawa model pembelajaran mesin on-chain berarti berbagi model dan data secara terbuka dan transparan. Namun, dalam banyak kasus, pemilik model dan pemilik data mungkin tidak ingin menjadikannya publik sepenuhnya untuk melindungi privasi mereka.
Untuk mengatasi dilema ini, teknologi berbasis privasi dapat diadopsi untuk melindungi privasi data on-chain, seperti enkripsi homomorfik dan komputasi multi-pihak. Metode ini memungkinkan data dilindungi secara on-chain sambil mempertahankan verifikasi model. Selain itu, ZKML selanjutnya dapat memberikan verifikasi data dan model untuk memastikan kebenarannya tanpa mengekspos nilai dan detail spesifik yang sensitif.
Menggabungkan ZKML dengan blockchain dapat mengatasi dilema komputasi dan penyimpanan yang dihadapi oleh model pembelajaran mesin pada rantai, sekaligus melindungi privasi data on-chain. Melalui proses pembuktian yang disediakan oleh zkML, verifikasi data dan model dapat direalisasikan, dan biaya on-chain dapat dikurangi dengan premis melindungi privasi.
Selain itu, ZKML juga dapat diterapkan pada perlindungan privasi pengumpulan data. Dalam proses berbagi data on-chain, peserta dapat menggunakan ZKML untuk menghasilkan bukti tanpa pengetahuan yang membuktikan bahwa data mereka memenuhi kondisi tertentu tanpa mengekspos detail data aktual. Dengan cara ini, privasi peserta dapat dilindungi sambil memfasilitasi berbagi dan kolaborasi data on-chain.
Membangun AI On-Chain Tepercaya: Aplikasi Arweave
Penerapan AI pada rantai menghadapi masalah penting, yaitu bagaimana memastikan keamanan dan kepercayaan data dan model. Untuk mengatasi masalah ini, Arweave memiliki nilai aplikasi potensial yang sangat tinggi.
Di dunia AI tradisional, data dan model sering disimpan dalam database terpusat atau layanan cloud. Ada beberapa masalah dengan pendekatan terpusat untuk penyimpanan ini. Pertama-tama, keamanan data sulit dijamin. Penyimpanan terpusat berarti bahwa ada risiko satu titik kegagalan, yang dapat menyebabkan konsekuensi serius jika data bocor atau diserang dengan jahat. Kedua, ketertelusuran data tidak memadai. Karena data disimpan dalam layanan terpusat, penggunaan dan transmisinya sulit untuk dicatat dan dilacak sepenuhnya, yang menimbulkan tantangan bagi kepercayaan dan kepercayaan.
Arweave memecahkan masalah ini dengan jaringan penyimpanan terdesentralisasi. Jaringan penyimpanan Arweave menggunakan mekanisme penyimpanan yang disebut "block spinning", di mana data yang disimpan disimpan secara permanen di jaringan tanpa dihapus. Ini berarti bahwa setelah data dan model AI disimpan di Arweave, mereka tidak akan pernah hilang atau dirusak, sangat meningkatkan keamanan dan kepercayaan data. Selain itu, jaringan penyimpanan Arweave terdesentralisasi, dan tidak ada risiko titik kegagalan tunggal terpusat, yang dapat memberikan keamanan dan stabilitas yang lebih tinggi.
Selain meningkatkan keamanan dan kepercayaan data, menyimpan data dan model AI ke Arweave membuat AI on-chain lebih transparan dan tepercaya. Data dan model yang disimpan melalui Arweave dapat diakses dan ditinjau oleh berbagai peserta di rantai, memungkinkan keterlacakan dan transparansi data. Transparansi ini meningkatkan kredibilitas AI on-chain dan mengurangi kemungkinan potensi kecurangan dan penipuan. Pada saat yang sama, dengan meninjau data dan model secara terbuka, itu juga dapat mendorong kemajuan dan kerja sama di bidang AI, dan mempromosikan pengembangan teknologi AI.
Secara keseluruhan, jaringan penyimpanan data terdesentralisasi Arweave menyediakan penyimpanan data permanen dan meningkatkan keamanan dan keterlacakan data. Dengan menyimpan data dan model AI di Arweave, AI on-chain dapat memperoleh kepercayaan yang lebih luas, mencapai transparansi dan kepercayaan yang lebih besar. Aplikasi Arweave memberikan solusi baru untuk pengembangan AI on-chain yang dapat membawa nilai lebih besar ke dunia cerdas masa depan.
Kesimpulan
Teknologi ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) merupakan teknologi mutakhir yang masih dalam tahap awal pengembangan. Meskipun memiliki potensi besar, ia juga menghadapi beberapa pendorong dan kemacetan yang perlu dipecahkan oleh para peneliti dan pengembang.
Pertama-tama, salah satu tantangan utama teknologi ZKML adalah bagaimana memastikan privasi dan keamanan data. Dalam model pembelajaran mesin tradisional, data sering kali perlu disimpan dan diproses secara terpusat, yang dapat membuat data rentan terhadap serangan dan penyalahgunaan. Teknologi ZKML menggunakan zero-knowledge proofs dan algoritma enkripsi untuk melindungi privasi data, memungkinkan berbagi data antara pengguna dan model pembelajaran mesin tanpa mengekspos detail data. Namun, teknologi ZKML saat ini masih perlu dikembangkan lebih lanjut untuk meningkatkan privasi data dan kinerja perlindungan.
Kedua, teknologi ZKML juga menghadapi beberapa tantangan dalam hal efisiensi komputasi. Karena ZKML memerlukan perhitungan bukti tanpa pengetahuan yang kompleks dan operasi kriptografi, hal itu menyebabkan peningkatan biaya komputasi. Untuk meningkatkan efisiensi komputasi ZKML, para peneliti dan pengembang terus mengeksplorasi algoritma dan teknologi baru untuk mengurangi kompleksitas komputasi dan meningkatkan kecepatan pemrosesan.
Selain itu, skalabilitas teknologi zkML juga menjadi masalah mendesak. Dalam teknologi saat ini, ZKML sering membutuhkan sejumlah besar sumber daya komputasi dan ruang penyimpanan untuk mendukung tugas-tugas komputasi yang kompleks. Ini membatasi penggunaan ZKML dalam aplikasi skala besar, karena banyak perangkat mungkin tidak memenuhi persyaratan ini. Oleh karena itu, para peneliti dan pengembang bekerja untuk mengembangkan teknologi ZKML yang lebih efisien dan terukur untuk memenuhi kebutuhan skenario aplikasi yang berbeda.
Meskipun teknologi ZKML masih menghadapi beberapa tantangan, prospek penerapannya masih luas. Terutama di ruang blockchain, teknologi ZKML dapat memberi pengguna tingkat privasi dan keamanan data yang lebih besar. Pada saat yang sama, kombinasi teknologi ZKML dan blockchain dapat mewujudkan pembelajaran mesin terdesentralisasi dan model bersama, sehingga membangun ekosistem pembelajaran mesin yang lebih terbuka dan transparan.
Selain pengembangan teknologi ZKML, Arweave, sebagai jaringan penyimpanan terdesentralisasi, juga berusaha memenuhi kebutuhan pasar. Arweave memberi pengguna kemampuan manajemen dan perlindungan data yang kuat dengan menyediakan penyimpanan jangka panjang yang andal dan pelestarian data permanen. Dengan menyimpan data dan model AI di blockchain, Arweave memastikan keamanan dan aksesibilitas data, mencegahnya dirusak atau hilang. Ini memudahkan pengguna untuk mengelola dan berbagi data, sekaligus membuka kemungkinan potensial untuk lebih banyak kasus penggunaan.
Secara keseluruhan, teknologi ZKML masih dalam tahap awal pengembangan dan menghadapi beberapa tantangan, tetapi potensi aplikasinya sangat besar. Melalui riset dan inovasi yang berkelanjutan, dapat diharapkan teknologi ZKML akan membawa inovasi dan terobosan di berbagai bidang, serta digabungkan dengan jaringan penyimpanan terdesentralisasi seperti Arweave untuk membangun sistem manajemen dan perlindungan data yang lebih aman dan efisien.