人工知能（AI）が医療、金融、自動運転などの重要な分野でますます実装される中、機械学習（ML）推論プロセスの信頼性、透明性、安全性を確保することがこれまで以上に重要になっています。

しかし、従来の機械学習サービスはしばしば「ブラックボックス」のように機能し、ユーザーは結果を見ることしかできず、プロセスを検証することが困難です。この透明性の欠如は、モデルサービスをリスクにさらす要因となります。

モデルが盗まれました、

推論結果が悪意を持って改ざんされました、

ユーザーデータはプライバシー侵害の危険にさらされています。

ZKML (zk-SNARKs機械学習)は、この課題に対する新しい暗号ソリューションを提供します。それはzk-SNARKs技術に依存しており、機械学習モデルに対して、機密情報を開示することなく、計算が正しく実行されたことを証明することができる、検証可能な暗号化能力を与えます。

つまり、ZKPはサービスプロバイダーがユーザーに対して証明することを可能にします:

「あなたが得た推論結果は、私が実行した訓練済みモデルによって生成されたものであることは確かですが、モデルのパラメータを開示することはありません。」

これは、ユーザーが推論結果の信頼性を確信できることを意味し、モデルの構造とパラメータ（これらはしばしば高価な資産である）はプライベートのままであることを意味します。

zkPyTorch:

Polyhedra Networkは、ゼロ知識機械学習（ZKML）専用に特別に設計された革命的なコンパイラ、zkPyTorchを発表しました。これは、主流のAIフレームワークとZK技術の間の最後の一歩を架けることを目指しています。

zkPyTorchは、PyTorchの強力な機械学習機能と最先端のzk-SNARKsエンジンを深く統合し、AI開発者がプログラミング習慣を変えたり、完全に新しいZK言語を学ぶことなく、馴染みのある環境で検証可能なAIアプリケーションを構築できるようにします。

このコンパイラは、高レベルのモデル操作（畳み込み、行列乗算、ReLU、ソフトマックス、注意メカニズムなど）を暗号的に検証可能なゼロ知識証明（ZKP）回路に自動的に変換できます。ポリヘドラの独自開発したZKML最適化スイートを組み合わせて、主流の推論経路をインテリジェントに圧縮し、加速させることにより、回路の正確性と計算効率の両方を保証します。

信頼できるAIエコシステムを構築するための重要なインフラストラクチャ

現在の機械学習エコシステムは、データセキュリティ、計算可能性、モデルの透明性などの複数の課題に直面しています。特に、医療、金融、自動運転などの重要な産業では、AIモデルは大量の機密個人情報を含むだけでなく、高価値の知的財産やコアビジネスの秘密も抱えています。

ゼロ知識機械学習 (ZKML) は、このジレンマに対処するための重要なブレークスルーとして浮上しました。ゼロ知識証明 (ZKP) 技術を通じて、ZKML はモデル推論の整合性検証をモデルパラメータや入力データを開示することなく完了することができ、プライバシーを保護しながら信頼を確保します。

しかし実際には、ZKMLの開発には高いハードルがあり、暗号学に深いバックグラウンドが必要です。これは従来のAIエンジニアが簡単に扱えるものではありません。

これは、zkPyTorchの使命そのものです。PyTorchとZKPエンジンの間に橋を架け、開発者が複雑な暗号言語を再学習することなく、馴染みのあるコードを使用してプライバシー保護と検証可能性を備えたAIシステムを構築できるようにします。

zkPyTorchを通じて、Polyhedra NetworkはZKMLの技術的障壁を大幅に下げ、スケーラブルで信頼できるAIアプリケーションを主流に押し上げ、AIのセキュリティとプライバシーの新しいパラダイムを再構築しています。

zkPyTorchワークフロー

図1: ZKPyTorchの全体アーキテクチャの概要

図1に示すように、zkPyTorchは標準のPyTorchモデルを、3つの慎重に設計されたモジュールを通じてZKP（zk-SNARKs）と互換性のある回路に自動的に変換します。これらの3つのモジュールは、前処理モジュール、ゼロ知識に優しい量子化モジュール、および回路最適化モジュールです。

このプロセスでは、開発者が暗号回路や専門的な構文を習得する必要はありません。開発者は標準のPyTorchを使用してモデルを書くだけで、zkPyTorchがそれらをExpanderのようなゼロ知識証明エンジンが認識できる回路に変換し、対応するZK証明を生成します。

この高度にモジュール化されたデザインは、ZKMLの開発の敷居を大幅に下げ、AI開発者が言語を切り替えたり暗号学を学ぶことなく、効率的で安全で検証可能な機械学習アプリケーションを簡単に構築できるようにします。

ブロックワン：モデル前処理

最初のフェーズでは、zkPyTorchはPyTorchモデルをOpen Neural Network Exchange形式（ONNX）を使用して構造化された計算グラフに変換します。ONNXは、さまざまな複雑な機械学習操作を一様に表現できる、業界全体で採用されている中間表現標準です。この前処理ステップを通じて、zkPyTorchはモデル構造を明確にし、コア計算プロセスを分解することができ、次のステップでzk-SNARKs回路を生成するための堅固な基盤を築きます。

モジュール2: ゼロ知識証明フレンドリー定量化

量子化モジュールはZKMLシステムの重要なコンポーネントです。従来の機械学習モデルは浮動小数点演算に依存していますが、ZKP環境は有限体における整数演算により適しています。zkPyTorchは有限体に最適化された整数量子化スキームを採用しており、浮動小数点計算を整数計算に正確にマッピングし、ZKPに不利な非線形演算（ReLUやSoftmaxなど）を効率的なルックアップテーブル形式に変換します。

この戦略は、回路の複雑さを大幅に削減するだけでなく、全体的なシステムの検証可能性と運用効率を向上させると同時に、モデルの精度を確保します。

モジュール3：階層回路最適化

zkPyTorchは回路最適化のためのマルチレベル戦略を採用しており、具体的には次のものが含まれます：

バッチ最適化
系列化計算のために特別に設計されており、複数の推論ステップを一度に処理することによって計算の複雑さとリソース消費を大幅に削減し、Transformersのような大規模言語モデルの検証シナリオに特に適しています。

オリジナル言語操作加速
高速フーリエ変換（FFT）畳み込みとルックアップテーブル技術を組み合わせることで、畳み込みやSoftmaxなどの基本操作の実行速度が効果的に向上し、全体的な計算効率が根本的に改善されます。

並列回路実行
マトリックス乗算のような重負荷計算を複数のサブタスクに分割して並列実行することにより、マルチコアCPUとGPUの計算能力の利点を最大限に活用し、ゼロ知識証明の生成の速度とスケーラビリティを大幅に向上させます。

詳細な技術的議論

有向非巡回グラフ (DAG)

zkPyTorchは、機械学習の計算フローを管理するために有向非巡回グラフ（DAG）を使用します。DAG構造は、図2に示されているように、複雑なモデルの依存関係を体系的に捉えます。各ノードは特定の操作（行列の転置、行列の乗算、除算、Softmaxなど）を表し、エッジはこれらの操作間のデータフローを正確に記述します。

この明確で構造化された表現は、デバッグプロセスを大いに容易にするだけでなく、パフォーマンスの深い最適化にも役立ちます。DAGの非循環的な性質は、循環依存関係を回避し、計算順序の効率的かつ制御可能な実行を保証します。これは、zk-SNARKs回路生成の最適化にとって重要です。

さらに、DAGはzkPyTorchがTransformersやResidual Networks（ResNet）などの複雑なモデルアーキテクチャを効率的に処理できるようにし、これらはしばしば多経路で非線形の複雑なデータフローを持っています。DAGの設計は、モデル推論の精度と効率を確保するために、彼らの計算ニーズと完璧に一致しています。

図2: 有向非循環グラフ (DAG) として表現された機械学習モデルの例

高度な定量的手法

zkPyTorchにおいて、高度な量子化技術は、浮動小数点計算を整数演算に変換し、ゼロ知識証明（ZKP）システムにおける効率的な有限体算術に適した重要なステップです。zkPyTorchは、計算効率とモデル精度のバランスを慎重に考慮して設計された静的整数量子化手法を採用しており、証明生成が迅速かつ正確であることを保証します。

この量子化プロセスは、浮動小数点数を効果的に表現するための最適な量子化スケールを正確に決定するために厳密なキャリブレーションを含み、オーバーフローや重要な精度の損失を回避します。ZKPの独特な非線形操作の課題（Softmaxやレイヤー正規化など）に対処するために、zkPyTorchはこれらの複雑な関数を効率的なテーブルルックアップ操作に革新しています。

この戦略は、証明生成の効率を大幅に向上させるだけでなく、生成された証明結果が高精度の定量モデルの出力と完全に一致することを保証し、パフォーマンスと信頼性のバランスを取り、検証可能な機械学習の実用化を前進させます。

マルチレベル回路最適化戦略

zkPyTorchは、ゼロ知識証明における効率とスケーラビリティの観点から、最終的なパフォーマンスを確保するために、高度に洗練されたマルチレイヤ回路最適化システムを採用しています。

バッチ処理最適化

複数の推論タスクをバッチ処理にまとめることで、全体の計算複雑性が大幅に削減され、特にTransformersのような言語モデルにおける逐次操作に適しています。図3に示すように、大規模言語モデル（LLM）の従来の推論プロセスはトークンごとの生成方式で実行されますが、zkPyTorchの革新的なアプローチは、すべての入力および出力トークンを単一のプロンプトプロセスに集約して検証します。この処理方法は、LLMの推論の全体的な正確性を一度に確認できる一方で、各出力トークンが標準的なLLM推論と一致することを保証します。

LLM推論において、KVキャッシュ（キー-バリューキャッシュ）メカニズムの正確性は、推論出力の信頼性を確保するための重要な要素です。モデルの推論ロジックが不正確であれば、キャッシュを使用しても、標準的なデコーディングプロセスと一致する結果を再現することはできません。zkPyTorchは、zk-SNARKsにおけるすべての出力が検証可能な決定論的で完全であることを保証し、このプロセスを正確に再現します。

図3：大規模言語モデル（LLM）のバッチ検証。ここで、Lは入力シーケンスの長さ、Nは出力シーケンスの長さ、Hはモデルの隠れ層の次元を表します。

最適化されたプリミティブ操作

zkPyTorchは、基盤となる機械学習のプリミティブを深く最適化し、回路の効率を大幅に向上させました。例えば、畳み込み操作は常に計算集約的なタスクですが、zkPyTorchは、空間領域で実行される畳み込みを周波数領域での乗算操作に変換するために、Fast Fourier Transform（FFT）に基づく最適化手法を使用し、計算コストを大幅に削減しています。同時に、ReLUやsoftmaxのような非線形関数に対しては、事前計算されたルックアップテーブルアプローチを採用し、ZKPに優しくない非線形計算を避けることで、推論回路の運用効率を大幅に向上させています。

並列回路実行

zkPyTorchは、複雑なML操作を自動的に並列回路にコンパイルし、マルチコアCPU/GPUのハードウェア性能を最大限に活用して、大規模な並列証明生成を実現します。例えば、テンソルの乗算を行う際、zkPyTorchは計算タスクを複数の独立したサブタスクに分割し、それを複数の処理ユニットに分配して同時実行します。この並列化戦略は、回路実行のスループットを大幅に改善するだけでなく、大規模モデルの効率的な検証を現実のものとし、スケーラブルなZKMLのための新しい次元を切り開きます。

包括的なパフォーマンステスト：パフォーマンスと精度の2つの突破口

zkPyTorchは、厳密なベンチマークを通じて、複数の主流の機械学習モデルにおいて優れた性能と実用性を示しています。

VGG-16モデルのテスト
CIFAR-10データセットでは、zkPyTorchは単一の画像に対してVGG-16の証明を生成するのにわずか6.3秒しかかからず、精度は従来の浮動小数点計算とほとんど区別がつきません。これは、画像認識などの古典的なタスクにおけるzkMLの実用的な能力を示しています。

Llama-3モデルのテスト
Llama-3大規模言語モデル（最大80億パラメータ）に対して、zkPyTorchはトークンあたり約150秒の効率的な証明生成を達成しています。さらに印象的なのは、その出力が元のモデルと比較して99.32%のコサイン類似度を維持しており、高い信頼性を確保しながらモデルの出力の意味的整合性を保っていることです。

表1: 異なるゼロ知識証明スキームの畳み込みニューラルネットワークとトランスフォーマーネットワークにおける性能

現実世界における幅広いアプリケーションシナリオ

検証可能なMLaaS

機械学習モデルの価値が高まるにつれ、ますます多くのAI開発者が自己開発したモデルをクラウドに展開し、MLaaS（Machine-Learning-as-a-Service）サービスを提供することを選択しています。しかし、実際には、ユーザーは推論結果が本物で信頼できるかどうかを検証するのが難しいと感じることが多く、一方でモデル提供者もモデルの構造やパラメータなどのコア資産を保護し、盗難や悪用を防ぎたいと考えています。

zkPyTorchは、この矛盾を解決するために生まれました：クラウドAIサービスがネイティブの「ゼロ知識証明機能」を持ち、検証可能な暗号化レベルの推論結果を達成することを可能にします。

図4に示すように、開発者はLlama-3のような大規模モデルをzkPyTorchに直接統合し、ゼロ知識証明機能を持つ信頼できるMLaaSシステムを構築できます。基盤となるZKPエンジンとシームレスに統合することで、zkPyTorchはモデルの詳細を公開することなく自動的に証明を生成し、各推論が正しく実行されているかどうかを検証します。これにより、モデル提供者とユーザーのために真に信頼できるインタラクティブな信頼基盤を確立します。

図4: 検証可能なMLaaSにおけるzkPyTorchの適用シナリオ。

モデル評価の安全な護送

zkPyTorchは、安全で検証可能なAIモデル評価メカニズムを提供し、ステークホルダーがモデルの詳細を公開することなく、主要業績評価指標を慎重に評価できるようにします。この「ゼロ漏洩」評価方法は、AIモデルに対する新しい信頼基準を確立し、商取引の効率を高めながら、開発者の知的財産権を保護します。それは、モデルの価値の可視性を高めるだけでなく、AI業界全体により大きな透明性と公正さをもたらします。

EXPchainブロックチェーンとの深い統合

zkPyTorchは、Polyhedra Networkによって独自に開発されたEXPchainブロックチェーンネットワークとネイティブに統合されており、信頼性のある分散型AIインフラストラクチャを共同で構築しています。この統合により、スマートコントラクト呼び出しとオンチェーン検証のための高度に最適化された経路が提供され、AI推論結果が暗号的に検証され、ブロックチェーン上に永久に保存されることが可能になります。

zkPyTorchとEXPchainの協力により、開発者はモデルのデプロイメント、推論計算からオンチェーン検証まで、エンドツーエンドで検証可能なAIアプリケーションを構築できます。これにより、透明性があり、信頼でき、監査可能なAIコンピューティングプロセスを実現し、次世代のブロックチェーン + AIアプリケーションの基盤を提供します。

未来のロードマップと継続的な革新

ポリヘドラは、次の側面に焦点を当てて、zkPyTorchの進化を引き続き推進します:

オープンソースとコミュニティ共同構築

zkPyTorchのコアコンポーネントを徐々にオープンソース化し、世界中の開発者が参加するよう促し、ゼロ知識機械学習の分野における協力的なイノベーションとエコシステムの繁栄を促進します。

モデルとフレームワークの互換性を拡張する

主流の機械学習モデルとフレームワークのサポート範囲を拡大し、zkPyTorchの適応性と多様性をさらに強化し、さまざまなAIワークフローに柔軟に統合できるようにします。

開発ツールとSDKの構築

包括的な開発ツールチェーンとソフトウェア開発キット（SDK）を立ち上げ、統合プロセスを簡素化し、実際のビジネスシナリオにおけるzkPyTorchの展開と適用を加速します。

結論

zkPyTorchは信頼できるAIの未来に向けた重要なマイルストーンです。成熟したPyTorchフレームワークと最先端のzk-SNARKs技術を深く統合することで、zkPyTorchは機械学習のセキュリティと検証可能性を大幅に向上させるだけでなく、AIアプリケーションの展開方法と信頼の境界を再構築します。

ポリヘドラは「セキュアAI」の分野で革新を続け、プライバシー保護、結果の検証可能性、およびモデルのコンプライアンスにおいて機械学習をより高い基準に向けて進め、透明で信頼できるスケーラブルなインテリジェントシステムの構築を支援します。

最新の更新をお待ちください、そして zkPyTorch が安全な知的時代の未来をどのように再形成しているかを目撃してください。

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