! [Як створити надійний ончейн штучний інтелект: бачення застосування Arweave] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-08dfca8f9e-dd1a6f-69ad2a)
Автор: Spike @ Учасник PermaDAO
审阅: Lemon @ Учасник PermaDAO
Передмова
AI, ZK та Arweave — це гарячі технологічні концепції, які відіграють важливу роль в екосистемі штучного інтелекту. Перш за все, ШІ (штучний інтелект) відноситься до технології, яка імітує та імітує розумну поведінку та здатність людей приймати рішення за допомогою комп'ютерів. ZK (Zero-Knowledge Proof) – це криптографічний метод, який використовується для доказу істинності твердження без розкриття будь-якої додаткової інформації. Arweave — це децентралізована, постійна мережа зберігання, яка забезпечує надійне довгострокове зберігання даних.
За останні кілька років штучний інтелект швидко розвивався, викликавши вибух у сфері машинного навчання. Ми можемо простежити три основні зміни на шляху машинного навчання: удосконалення алгоритмів, збільшення даних і збільшення обчислювальної потужності. Однак ШІ все ще стикається з деякими проблемами, такими як непрозорість моделей «чорного ящика» та упередженість наборів даних.
Технологія ZK відіграє природну комплементарну роль у машинному навчанні. У традиційному машинному навчанні моделям часто потрібен доступ до великих обсягів конфіденційних даних, що робить конфіденційність даних важливою проблемою. За допомогою технології ZK верифікацію та обчислення можна виконувати без розкриття конфіденційних даних, покращуючи конфіденційність та безпеку даних.
Водночас питання довіри суттєво вплинуло на сферу ШІ. По-перше, результати, отримані штучним інтелектом, як правило, мають певний ступінь невизначеності, що може бути неприйнятним у деяких ключових сценаріях прийняття рішень. По-друге, значна частина даних зберігається в централізованому сховищі, що робить їх вразливими до фальсифікації та неправильного використання.
Для вирішення цих завдань була запропонована ідея об'єднання ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) з блокчейном. Однак існують деякі дилеми при впровадженні моделей машинного навчання в ланцюжок, наприклад, збільшення витрат на обчислення та зберігання, а також питання конфіденційності та безпеки даних у мережі.
ZKML може зробити блокчейни повністю автономними та децентралізованими. Використовуючи технологію ZK, моделі, опубліковані в блокчейні, можуть бути перевірені без розкриття конкретних даних і деталей моделі. Це робить блокчейн інтелектуальним і може використовуватися для реалізації різних сценаріїв, таких як фінанси та охорона здоров'я.
Однак для того, щоб ончейн ШІ завоював ширшу довіру, вирішення проблеми зберігання даних і моделей має вирішальне значення. Тут на допомогу приходить Arweave, який забезпечує децентралізовану мережу зберігання даних і гарантує постійне зберігання даних. Зберігання даних і моделей штучного інтелекту в Arweave не тільки підвищує безпеку та відстежуваність даних, але й робить ончейн ШІ більш прозорим і надійним.
В даний час технологія ZKML все ще знаходиться на ранніх стадіях розробки, стикаючись з деякими прискорювачами і вузькими місцями. Дослідники та розробники вивчають, як вирішувати технічні проблеми та шукати кращі рішення для реалізації додатків ZKML у блокчейні.
Нарешті, Arweave служить децентралізованою мережею зберігання даних, призначеною для виявлення та задоволення потреб ринку. Він надає користувачам потужні можливості управління та захисту даних, забезпечуючи надійне довгострокове зберігання та постійне збереження даних.
Таким чином, AI, ZK та Arweave відіграють важливу роль в екосистемі штучного інтелекту. Розумного та децентралізованого ончейн можна досягти, поєднавши ZK та технологію блокчейн, а Arweave надає надійне та постійне рішення для зберігання даних. Завдяки постійному розвитку та вдосконаленню технологій, ми віримо, що ці технології принесуть нові можливості та виклики у сферу штучного інтелекту.
Три досягнення в розробці штучного інтелекту та непрозорості моделі
За останні кілька років технологія штучного інтелекту пройшла довгий шлях, і вдосконалення алгоритмів, даних та обчислювальної потужності стали трьома ключовими факторами, що сприяють її прогресу. Однак у той же час через складність моделей глибокого навчання непрозорість моделей поступово стала важливою критикою в розвитку технології ШІ.
По-перше, удосконалення алгоритму
Удосконалення алгоритмів є одним із важливих факторів, що стимулюють розвиток технології штучного інтелекту, яка зробила великий прорив у багатьох сферах. Наприклад, традиційні алгоритми в області класифікації зображень можуть витягувати лише прості ознаки, в той час як згорткові нейронні мережі глибокого навчання (CNN) вивчають більш складні риси зображень за допомогою багаторівневих мережевих структур, тим самим досягаючи більш точних результатів класифікації. Крім того, впровадження генеративних змагальних мереж (GAN) зробило революцію в таких областях, як генерація та обробка зображень.
По-друге, збільшення обсягу даних
Зі швидким розвитком Інтернету продовжують з'являтися масиви даних, що надають велику підтримку розвитку технології штучного інтелекту. Збільшення обсягу даних дозволяє моделям штучного інтелекту краще навчатися та розуміти різноманітні проблеми. Наприклад, моделі глибокого навчання в області обробки природної мови можуть отримати більш повне і точне семантичне розуміння за допомогою великомасштабного корпусного навчання. Модель BERT від Google ще більше покращує продуктивність обробки природної мови, попередньо навчаючи великомасштабні текстові дані.
По-третє, підвищення обчислювальних потужностей
Збільшення обчислювальної потужності є ще одним важливим драйвером розвитку технології штучного інтелекту. Останніми роками швидкий розвиток графічних процесорів (GPU) забезпечив потужну підтримку для навчання та виведення моделей глибокого навчання. Наприклад, ChatGPT перевершує багато традиційних моделей у LLM (Large Model Domain) завдяки потужній обчислювальній потужності, яка дозволяє моделям штучного інтелекту легко вирішувати складні проблеми прийняття рішень і міркувань.
У той час як штучний інтелект досяг величезних успіхів в алгоритмах, даних і обчислювальних потужностях, подальша проблема непрозорості моделей також привернула широку увагу. Велика кількість параметрів і шарів моделей глибокого навчання ускладнює розуміння процесу прийняття рішень всередині моделі. Наприклад, для моделі класифікації зображень важко пояснити, чому те чи інше вхідне зображення віднесено до певної категорії. Це створює проблеми для інтерпретації та достовірності моделі.
Для того, щоб вирішити проблему непрозорості моделі, дослідники запропонували ряд методів, таких як методи візуалізації, стиснення моделі та пояснювальні алгоритми. Методи візуалізації можуть допомогти людям зрозуміти слабкі та слабкі сторони моделі, генеруючи змагальні вибірки через генеративні змагальні мережі (GAN). Стиснення моделі покращує інтерпретованість та ефективність моделі за рахунок зменшення параметрів моделі та складності обчислень. Крім того, пояснювальні алгоритми можуть допомогти людям зрозуміти логіку прийняття рішень моделі, генеруючи дерева рішень або правила.
ZKML і блокчейн: вирішення дилеми моделей машинного навчання в ланцюжку
З розвитком технології блокчейн розміщення моделей машинного навчання в ланцюжку стало схемою, за якою багато спостерігають. Однак існують деякі дилеми, такі як збільшення витрат на обчислення та зберігання, а також проблеми з конфіденційністю та безпекою даних у мережі. Щоб вирішити ці проблеми, індустрія придумала об'єднати машинне навчання (ZKML) під доведенням з нульовим розголошенням з блокчейном. У цій статті ми розглянемо конвергенцію ZKML і блокчейну та проаналізуємо його потенційні рішення для моделей машинного навчання, які можуть бути ончейн.
У сучасному світі, керованому даними, моделі машинного навчання стають все більш поширеними. Однак в умовах проблем розгортання та обміну моделями захист інтелектуальної власності власників моделей та конфіденційності користувачів стає складним завданням. Щоб вирішити ці проблеми, деякі вчені запропонували ідею розміщення моделей машинного навчання в ланцюжку, щоб скористатися перевагами децентралізованих, прозорих і безпечних характеристик блокчейну. Однак такий підхід також стикається з деякими дилемами.
Дилема перша: збільшення витрат на обчислення та зберігання даних
Розміщення моделей машинного навчання в ланцюжку вимагає багато обчислювальних ресурсів і ресурсів зберігання, що може призвести до уповільнення транзакцій у мережі та збільшення витрат. Традиційні алгоритми машинного навчання вже дорогі в обчисленнях і зберіганні, і їх включення в ланцюжок може посилити проблему.
Щоб вирішити цю дилему, ZKML можна застосувати до ончейн-процесу моделей машинного навчання. ZKML дозволяє вилучити процес валідації даних і валідації моделей з блокчейну, знижуючи витрати на обчислення та зберігання за рахунок генерації доказів з нульовим розголошенням, які доводять правильність даних і моделей. Таким чином, можна забезпечити безпеку моделі, одночасно знижуючи витрати на розрахунок і зберігання ончейн-процесу.
Дилема 2: Питання конфіденційності та безпеки ончейн-даних
Впровадження моделей машинного навчання в ланцюжок означає відкритий і прозорий обмін моделями та даними. Однак у багатьох випадках власник моделі та власник даних можуть не захотіти повністю оприлюднювати їх, щоб захистити свою конфіденційність.
Щоб вирішити цю дилему, для захисту конфіденційності даних у ланцюжку можуть бути застосовані технології, засновані на конфіденційності, такі як гомоморфне шифрування та багатосторонні обчислення. Ці методи дозволяють захищати дані в ланцюжку, зберігаючи при цьому можливість перевірки моделі. Крім того, ZKML може додатково забезпечити перевірку даних і моделей, щоб переконатися в їх правильності без розкриття чутливих конкретних значень і деталей.
Поєднання ZKML із блокчейном може подолати дилеми обчислень і зберігання, з якими стикаються моделі машинного навчання в ланцюжку, одночасно захищаючи конфіденційність ончейн-даних. За допомогою процесу доказу, наданого zkML, можна здійснити перевірку даних і моделей, а також зменшити вартість ончейн за умови захисту конфіденційності.
Крім того, ZKML також може бути застосований для захисту конфіденційності колекцій даних. У процесі обміну даними в ланцюжку учасники можуть використовувати ZKML для створення доказів з нульовим розголошенням, які доводять, що їхні дані відповідають певним умовам, не розкриваючи фактичних деталей даних. Таким чином, конфіденційність учасників може бути захищена, одночасно полегшуючи обмін і спільну роботу з даними в мережі.
Створення надійного ончейн штучного інтелекту: застосування Arweave
Застосування ШІ в ланцюжку стикається з важливою проблемою, а саме, як забезпечити безпеку та достовірність даних і моделей. Для вирішення цієї проблеми Arweave має дуже високу потенційну цінність застосування.
У традиційному світі штучного інтелекту дані та моделі часто зберігаються в централізованих базах даних або хмарних сервісах. З таким централізованим підходом до зберігання є деякі проблеми. По-перше, безпеку даних складно гарантувати. Централізоване зберігання означає, що існує ризик єдиної точки відмови, що може призвести до серйозних наслідків у разі витоку даних або зловмисної атаки. По-друге, простежуваність даних є недостатньою. Оскільки дані зберігаються в централізованих службах, їх використання та передачу важко повністю зафіксувати та відстежити, що створює проблему для довіри та надійності.
Arweave вирішує ці проблеми за допомогою своєї децентралізованої мережі зберігання даних. Мережа зберігання даних Arweave використовує механізм зберігання, званий «обертанням блоків», коли збережені дані постійно зберігаються в мережі, не видаляючись. Це означає, що після того, як дані та моделі штучного інтелекту зберігаються в Arweave, вони ніколи не будуть втрачені або підроблені, що значно підвищує безпеку та надійність даних. Крім того, мережа зберігання даних Arweave децентралізована, і немає ризику централізованої єдиної точки відмови, що може забезпечити більш високу безпеку та стабільність.
Окрім підвищення безпеки та надійності даних, зберігання даних і моделей штучного інтелекту в Arweave робить ончейн ШІ більш прозорим і надійним. Дані та моделі, що зберігаються через Arweave, можуть бути доступні та переглянуті різними учасниками ланцюжка, що забезпечує відстеження та прозорість даних. Ця прозорість підвищує довіру до ончейн штучного інтелекту та зменшує ймовірність потенційного шахрайства та шахрайства. Водночас, відкрито переглядаючи дані та моделі, він також може сприяти прогресу та співпраці у сфері штучного інтелекту, а також сприяти розвитку технології штучного інтелекту.
Загалом, децентралізована мережа зберігання даних Arweave забезпечує постійне зберігання даних і підвищує безпеку та відстежуваність даних. Зберігаючи дані та моделі штучного інтелекту в Arweave, ончейн ШІ може завоювати ширшу довіру, досягаючи більшої прозорості та надійності. Додаток Arweave надає нове рішення для розробки ончейн штучного інтелекту, який може принести більшу цінність майбутньому розумному світу.
Висновок
Технологія ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) – це передова технологія, яка все ще знаходиться на ранніх стадіях розробки. Незважаючи на те, що він має великий потенціал, він також стикається з деякими прискорювачами та вузькими місцями, які необхідно вирішити як дослідникам, так і розробникам.
Перш за все, однією з головних проблем технології ZKML є те, як забезпечити конфіденційність і безпеку даних. У традиційних моделях машинного навчання дані часто потрібно зберігати та обробляти централізовано, що може зробити дані вразливими до атак і неправильного використання. Технологія ZKML використовує докази з нульовим розголошенням і алгоритми шифрування для захисту конфіденційності даних, дозволяючи обмінюватися даними між користувачами та моделями машинного навчання без розкриття деталей даних. Однак поточна технологія ZKML все ще потребує подальшого розвитку для підвищення ефективності конфіденційності та захисту даних.
По-друге, технологія ZKML також стикається з деякими проблемами з точки зору обчислювальної ефективності. Оскільки ZKML вимагає складних обчислень доведення з нульовим розголошенням і криптографічних операцій, це призводить до збільшення обчислювальних витрат. З метою підвищення обчислювальної ефективності ZKML дослідники та розробники постійно досліджують нові алгоритми та технології для зменшення складності обчислень та збільшення швидкості обробки.
Крім того, масштабованість технології zkML також є актуальною проблемою. У сучасних технологіях ZKML часто вимагає великих обсягів обчислювальних ресурсів і місця для зберігання для підтримки складних обчислювальних завдань. Це обмежує використання ZKML у великомасштабних додатках, оскільки багато пристроїв можуть не відповідати цим вимогам. Тому дослідники та розробники працюють над розробкою більш ефективної та масштабованої технології ZKML для задоволення потреб різних сценаріїв застосування.
Незважаючи на те, що технологія ZKML все ще стикається з деякими проблемами, перспективи її застосування все ще широкі. Особливо в блокчейн-просторі технологія ZKML може забезпечити користувачам більший ступінь конфіденційності та безпеки даних. У той же час поєднання ZKML і технології блокчейн може реалізувати децентралізоване машинне навчання і спільні моделі, тим самим побудувавши більш відкриту і прозору екосистему машинного навчання.
Крім розвитку технології ZKML, Arweave, як децентралізована мережа зберігання даних, також намагається задовольнити потреби ринку. Arweave надає користувачам потужні можливості управління та захисту даних, забезпечуючи надійне довгострокове зберігання та постійне збереження даних. Зберігаючи дані та моделі штучного інтелекту в блокчейні, Arweave забезпечує безпеку та доступність даних, запобігаючи їх фальсифікації або втраті. Це полегшує користувачам керування та обмін даними, а також відкриває потенційні можливості для більшої кількості випадків використання.
Загалом, технологія ZKML все ще знаходиться на ранніх стадіях розвитку і стикається з деякими проблемами, але потенціал її застосування величезний. Завдяки постійним дослідженням та інноваціям можна очікувати, що технологія ZKML принесе інновації та прориви в різних галузях, а також об'єднається з децентралізованими мережами зберігання даних, такими як Arweave, для створення більш безпечної та ефективної системи управління та захисту даних.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Як створити надійний ончейн штучний інтелект: бачення застосування Arweave
! [Як створити надійний ончейн штучний інтелект: бачення застосування Arweave] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-08dfca8f9e-dd1a6f-69ad2a)
Автор: Spike @ Учасник PermaDAO
审阅: Lemon @ Учасник PermaDAO
Передмова
AI, ZK та Arweave — це гарячі технологічні концепції, які відіграють важливу роль в екосистемі штучного інтелекту. Перш за все, ШІ (штучний інтелект) відноситься до технології, яка імітує та імітує розумну поведінку та здатність людей приймати рішення за допомогою комп'ютерів. ZK (Zero-Knowledge Proof) – це криптографічний метод, який використовується для доказу істинності твердження без розкриття будь-якої додаткової інформації. Arweave — це децентралізована, постійна мережа зберігання, яка забезпечує надійне довгострокове зберігання даних.
За останні кілька років штучний інтелект швидко розвивався, викликавши вибух у сфері машинного навчання. Ми можемо простежити три основні зміни на шляху машинного навчання: удосконалення алгоритмів, збільшення даних і збільшення обчислювальної потужності. Однак ШІ все ще стикається з деякими проблемами, такими як непрозорість моделей «чорного ящика» та упередженість наборів даних.
Технологія ZK відіграє природну комплементарну роль у машинному навчанні. У традиційному машинному навчанні моделям часто потрібен доступ до великих обсягів конфіденційних даних, що робить конфіденційність даних важливою проблемою. За допомогою технології ZK верифікацію та обчислення можна виконувати без розкриття конфіденційних даних, покращуючи конфіденційність та безпеку даних.
Водночас питання довіри суттєво вплинуло на сферу ШІ. По-перше, результати, отримані штучним інтелектом, як правило, мають певний ступінь невизначеності, що може бути неприйнятним у деяких ключових сценаріях прийняття рішень. По-друге, значна частина даних зберігається в централізованому сховищі, що робить їх вразливими до фальсифікації та неправильного використання.
Для вирішення цих завдань була запропонована ідея об'єднання ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) з блокчейном. Однак існують деякі дилеми при впровадженні моделей машинного навчання в ланцюжок, наприклад, збільшення витрат на обчислення та зберігання, а також питання конфіденційності та безпеки даних у мережі.
ZKML може зробити блокчейни повністю автономними та децентралізованими. Використовуючи технологію ZK, моделі, опубліковані в блокчейні, можуть бути перевірені без розкриття конкретних даних і деталей моделі. Це робить блокчейн інтелектуальним і може використовуватися для реалізації різних сценаріїв, таких як фінанси та охорона здоров'я.
Однак для того, щоб ончейн ШІ завоював ширшу довіру, вирішення проблеми зберігання даних і моделей має вирішальне значення. Тут на допомогу приходить Arweave, який забезпечує децентралізовану мережу зберігання даних і гарантує постійне зберігання даних. Зберігання даних і моделей штучного інтелекту в Arweave не тільки підвищує безпеку та відстежуваність даних, але й робить ончейн ШІ більш прозорим і надійним.
В даний час технологія ZKML все ще знаходиться на ранніх стадіях розробки, стикаючись з деякими прискорювачами і вузькими місцями. Дослідники та розробники вивчають, як вирішувати технічні проблеми та шукати кращі рішення для реалізації додатків ZKML у блокчейні.
Нарешті, Arweave служить децентралізованою мережею зберігання даних, призначеною для виявлення та задоволення потреб ринку. Він надає користувачам потужні можливості управління та захисту даних, забезпечуючи надійне довгострокове зберігання та постійне збереження даних.
Таким чином, AI, ZK та Arweave відіграють важливу роль в екосистемі штучного інтелекту. Розумного та децентралізованого ончейн можна досягти, поєднавши ZK та технологію блокчейн, а Arweave надає надійне та постійне рішення для зберігання даних. Завдяки постійному розвитку та вдосконаленню технологій, ми віримо, що ці технології принесуть нові можливості та виклики у сферу штучного інтелекту.
Три досягнення в розробці штучного інтелекту та непрозорості моделі
За останні кілька років технологія штучного інтелекту пройшла довгий шлях, і вдосконалення алгоритмів, даних та обчислювальної потужності стали трьома ключовими факторами, що сприяють її прогресу. Однак у той же час через складність моделей глибокого навчання непрозорість моделей поступово стала важливою критикою в розвитку технології ШІ.
По-перше, удосконалення алгоритму
Удосконалення алгоритмів є одним із важливих факторів, що стимулюють розвиток технології штучного інтелекту, яка зробила великий прорив у багатьох сферах. Наприклад, традиційні алгоритми в області класифікації зображень можуть витягувати лише прості ознаки, в той час як згорткові нейронні мережі глибокого навчання (CNN) вивчають більш складні риси зображень за допомогою багаторівневих мережевих структур, тим самим досягаючи більш точних результатів класифікації. Крім того, впровадження генеративних змагальних мереж (GAN) зробило революцію в таких областях, як генерація та обробка зображень.
По-друге, збільшення обсягу даних
Зі швидким розвитком Інтернету продовжують з'являтися масиви даних, що надають велику підтримку розвитку технології штучного інтелекту. Збільшення обсягу даних дозволяє моделям штучного інтелекту краще навчатися та розуміти різноманітні проблеми. Наприклад, моделі глибокого навчання в області обробки природної мови можуть отримати більш повне і точне семантичне розуміння за допомогою великомасштабного корпусного навчання. Модель BERT від Google ще більше покращує продуктивність обробки природної мови, попередньо навчаючи великомасштабні текстові дані.
По-третє, підвищення обчислювальних потужностей
Збільшення обчислювальної потужності є ще одним важливим драйвером розвитку технології штучного інтелекту. Останніми роками швидкий розвиток графічних процесорів (GPU) забезпечив потужну підтримку для навчання та виведення моделей глибокого навчання. Наприклад, ChatGPT перевершує багато традиційних моделей у LLM (Large Model Domain) завдяки потужній обчислювальній потужності, яка дозволяє моделям штучного інтелекту легко вирішувати складні проблеми прийняття рішень і міркувань.
У той час як штучний інтелект досяг величезних успіхів в алгоритмах, даних і обчислювальних потужностях, подальша проблема непрозорості моделей також привернула широку увагу. Велика кількість параметрів і шарів моделей глибокого навчання ускладнює розуміння процесу прийняття рішень всередині моделі. Наприклад, для моделі класифікації зображень важко пояснити, чому те чи інше вхідне зображення віднесено до певної категорії. Це створює проблеми для інтерпретації та достовірності моделі.
Для того, щоб вирішити проблему непрозорості моделі, дослідники запропонували ряд методів, таких як методи візуалізації, стиснення моделі та пояснювальні алгоритми. Методи візуалізації можуть допомогти людям зрозуміти слабкі та слабкі сторони моделі, генеруючи змагальні вибірки через генеративні змагальні мережі (GAN). Стиснення моделі покращує інтерпретованість та ефективність моделі за рахунок зменшення параметрів моделі та складності обчислень. Крім того, пояснювальні алгоритми можуть допомогти людям зрозуміти логіку прийняття рішень моделі, генеруючи дерева рішень або правила.
ZKML і блокчейн: вирішення дилеми моделей машинного навчання в ланцюжку
З розвитком технології блокчейн розміщення моделей машинного навчання в ланцюжку стало схемою, за якою багато спостерігають. Однак існують деякі дилеми, такі як збільшення витрат на обчислення та зберігання, а також проблеми з конфіденційністю та безпекою даних у мережі. Щоб вирішити ці проблеми, індустрія придумала об'єднати машинне навчання (ZKML) під доведенням з нульовим розголошенням з блокчейном. У цій статті ми розглянемо конвергенцію ZKML і блокчейну та проаналізуємо його потенційні рішення для моделей машинного навчання, які можуть бути ончейн.
У сучасному світі, керованому даними, моделі машинного навчання стають все більш поширеними. Однак в умовах проблем розгортання та обміну моделями захист інтелектуальної власності власників моделей та конфіденційності користувачів стає складним завданням. Щоб вирішити ці проблеми, деякі вчені запропонували ідею розміщення моделей машинного навчання в ланцюжку, щоб скористатися перевагами децентралізованих, прозорих і безпечних характеристик блокчейну. Однак такий підхід також стикається з деякими дилемами.
Дилема перша: збільшення витрат на обчислення та зберігання даних
Розміщення моделей машинного навчання в ланцюжку вимагає багато обчислювальних ресурсів і ресурсів зберігання, що може призвести до уповільнення транзакцій у мережі та збільшення витрат. Традиційні алгоритми машинного навчання вже дорогі в обчисленнях і зберіганні, і їх включення в ланцюжок може посилити проблему.
Щоб вирішити цю дилему, ZKML можна застосувати до ончейн-процесу моделей машинного навчання. ZKML дозволяє вилучити процес валідації даних і валідації моделей з блокчейну, знижуючи витрати на обчислення та зберігання за рахунок генерації доказів з нульовим розголошенням, які доводять правильність даних і моделей. Таким чином, можна забезпечити безпеку моделі, одночасно знижуючи витрати на розрахунок і зберігання ончейн-процесу.
Дилема 2: Питання конфіденційності та безпеки ончейн-даних
Впровадження моделей машинного навчання в ланцюжок означає відкритий і прозорий обмін моделями та даними. Однак у багатьох випадках власник моделі та власник даних можуть не захотіти повністю оприлюднювати їх, щоб захистити свою конфіденційність.
Щоб вирішити цю дилему, для захисту конфіденційності даних у ланцюжку можуть бути застосовані технології, засновані на конфіденційності, такі як гомоморфне шифрування та багатосторонні обчислення. Ці методи дозволяють захищати дані в ланцюжку, зберігаючи при цьому можливість перевірки моделі. Крім того, ZKML може додатково забезпечити перевірку даних і моделей, щоб переконатися в їх правильності без розкриття чутливих конкретних значень і деталей.
Поєднання ZKML із блокчейном може подолати дилеми обчислень і зберігання, з якими стикаються моделі машинного навчання в ланцюжку, одночасно захищаючи конфіденційність ончейн-даних. За допомогою процесу доказу, наданого zkML, можна здійснити перевірку даних і моделей, а також зменшити вартість ончейн за умови захисту конфіденційності.
Крім того, ZKML також може бути застосований для захисту конфіденційності колекцій даних. У процесі обміну даними в ланцюжку учасники можуть використовувати ZKML для створення доказів з нульовим розголошенням, які доводять, що їхні дані відповідають певним умовам, не розкриваючи фактичних деталей даних. Таким чином, конфіденційність учасників може бути захищена, одночасно полегшуючи обмін і спільну роботу з даними в мережі.
Створення надійного ончейн штучного інтелекту: застосування Arweave
Застосування ШІ в ланцюжку стикається з важливою проблемою, а саме, як забезпечити безпеку та достовірність даних і моделей. Для вирішення цієї проблеми Arweave має дуже високу потенційну цінність застосування.
У традиційному світі штучного інтелекту дані та моделі часто зберігаються в централізованих базах даних або хмарних сервісах. З таким централізованим підходом до зберігання є деякі проблеми. По-перше, безпеку даних складно гарантувати. Централізоване зберігання означає, що існує ризик єдиної точки відмови, що може призвести до серйозних наслідків у разі витоку даних або зловмисної атаки. По-друге, простежуваність даних є недостатньою. Оскільки дані зберігаються в централізованих службах, їх використання та передачу важко повністю зафіксувати та відстежити, що створює проблему для довіри та надійності.
Arweave вирішує ці проблеми за допомогою своєї децентралізованої мережі зберігання даних. Мережа зберігання даних Arweave використовує механізм зберігання, званий «обертанням блоків», коли збережені дані постійно зберігаються в мережі, не видаляючись. Це означає, що після того, як дані та моделі штучного інтелекту зберігаються в Arweave, вони ніколи не будуть втрачені або підроблені, що значно підвищує безпеку та надійність даних. Крім того, мережа зберігання даних Arweave децентралізована, і немає ризику централізованої єдиної точки відмови, що може забезпечити більш високу безпеку та стабільність.
Окрім підвищення безпеки та надійності даних, зберігання даних і моделей штучного інтелекту в Arweave робить ончейн ШІ більш прозорим і надійним. Дані та моделі, що зберігаються через Arweave, можуть бути доступні та переглянуті різними учасниками ланцюжка, що забезпечує відстеження та прозорість даних. Ця прозорість підвищує довіру до ончейн штучного інтелекту та зменшує ймовірність потенційного шахрайства та шахрайства. Водночас, відкрито переглядаючи дані та моделі, він також може сприяти прогресу та співпраці у сфері штучного інтелекту, а також сприяти розвитку технології штучного інтелекту.
Загалом, децентралізована мережа зберігання даних Arweave забезпечує постійне зберігання даних і підвищує безпеку та відстежуваність даних. Зберігаючи дані та моделі штучного інтелекту в Arweave, ончейн ШІ може завоювати ширшу довіру, досягаючи більшої прозорості та надійності. Додаток Arweave надає нове рішення для розробки ончейн штучного інтелекту, який може принести більшу цінність майбутньому розумному світу.
Висновок
Технологія ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) – це передова технологія, яка все ще знаходиться на ранніх стадіях розробки. Незважаючи на те, що він має великий потенціал, він також стикається з деякими прискорювачами та вузькими місцями, які необхідно вирішити як дослідникам, так і розробникам.
Перш за все, однією з головних проблем технології ZKML є те, як забезпечити конфіденційність і безпеку даних. У традиційних моделях машинного навчання дані часто потрібно зберігати та обробляти централізовано, що може зробити дані вразливими до атак і неправильного використання. Технологія ZKML використовує докази з нульовим розголошенням і алгоритми шифрування для захисту конфіденційності даних, дозволяючи обмінюватися даними між користувачами та моделями машинного навчання без розкриття деталей даних. Однак поточна технологія ZKML все ще потребує подальшого розвитку для підвищення ефективності конфіденційності та захисту даних.
По-друге, технологія ZKML також стикається з деякими проблемами з точки зору обчислювальної ефективності. Оскільки ZKML вимагає складних обчислень доведення з нульовим розголошенням і криптографічних операцій, це призводить до збільшення обчислювальних витрат. З метою підвищення обчислювальної ефективності ZKML дослідники та розробники постійно досліджують нові алгоритми та технології для зменшення складності обчислень та збільшення швидкості обробки.
Крім того, масштабованість технології zkML також є актуальною проблемою. У сучасних технологіях ZKML часто вимагає великих обсягів обчислювальних ресурсів і місця для зберігання для підтримки складних обчислювальних завдань. Це обмежує використання ZKML у великомасштабних додатках, оскільки багато пристроїв можуть не відповідати цим вимогам. Тому дослідники та розробники працюють над розробкою більш ефективної та масштабованої технології ZKML для задоволення потреб різних сценаріїв застосування.
Незважаючи на те, що технологія ZKML все ще стикається з деякими проблемами, перспективи її застосування все ще широкі. Особливо в блокчейн-просторі технологія ZKML може забезпечити користувачам більший ступінь конфіденційності та безпеки даних. У той же час поєднання ZKML і технології блокчейн може реалізувати децентралізоване машинне навчання і спільні моделі, тим самим побудувавши більш відкриту і прозору екосистему машинного навчання.
Крім розвитку технології ZKML, Arweave, як децентралізована мережа зберігання даних, також намагається задовольнити потреби ринку. Arweave надає користувачам потужні можливості управління та захисту даних, забезпечуючи надійне довгострокове зберігання та постійне збереження даних. Зберігаючи дані та моделі штучного інтелекту в блокчейні, Arweave забезпечує безпеку та доступність даних, запобігаючи їх фальсифікації або втраті. Це полегшує користувачам керування та обмін даними, а також відкриває потенційні можливості для більшої кількості випадків використання.
Загалом, технологія ZKML все ще знаходиться на ранніх стадіях розвитку і стикається з деякими проблемами, але потенціал її застосування величезний. Завдяки постійним дослідженням та інноваціям можна очікувати, що технологія ZKML принесе інновації та прориви в різних галузях, а також об'єднається з децентралізованими мережами зберігання даних, такими як Arweave, для створення більш безпечної та ефективної системи управління та захисту даних.