! [Cách xây dựng AI trên chuỗi đáng tin cậy: Tầm nhìn ứng dụng của Arweave] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-08dfca8f9e-dd1a6f-69ad2a)
Viết bởi Spike @ Người đóng góp của PermaDAO
审阅: Lemon @ Người đóng góp của PermaDAO
Lời nói đầu
AI, ZK và Arweave là những khái niệm công nghệ nóng đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái AI. Trước hết, AI (trí tuệ nhân tạo) đề cập đến công nghệ mô phỏng và bắt chước hành vi thông minh và khả năng ra quyết định của con người thông qua máy tính. ZK (Zero-Knowledge Proof) là một kỹ thuật mật mã được sử dụng để chứng minh rằng một tuyên bố là đúng mà không tiết lộ bất kỳ thông tin bổ sung nào. Arweave là một mạng lưu trữ phi tập trung, liên tục, cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu lâu dài, đáng tin cậy.
AI đã phát triển nhanh chóng trong vài năm qua, gây ra sự bùng nổ trên toàn lĩnh vực học máy. Chúng ta có thể theo dõi lại ba thay đổi lớn trong hành trình học máy: cải tiến thuật toán, tăng dữ liệu và tăng sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, AI vẫn phải đối mặt với một số vấn đề, chẳng hạn như độ mờ đục của các mô hình hộp đen và sự thiên vị của các bộ dữ liệu.
Công nghệ ZK có vai trò bổ sung tự nhiên trong học máy. Trong học máy truyền thống, các mô hình thường cần truy cập một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm, khiến quyền riêng tư dữ liệu trở thành mối quan tâm quan trọng. Với công nghệ ZK, việc xác minh và tính toán có thể được thực hiện mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm, cải thiện quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
Đồng thời, vấn đề niềm tin đã có tác động đáng kể đến lĩnh vực AI. Đầu tiên, kết quả do AI tạo ra có xu hướng có một mức độ không chắc chắn nhất định, điều này có thể không thể chấp nhận được trong một số kịch bản ra quyết định quan trọng. Thứ hai, phần lớn dữ liệu tồn tại trong lưu trữ tập trung, khiến dữ liệu dễ bị giả mạo và lạm dụng.
Để giải quyết những vấn đề này, ý tưởng kết hợp ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) với blockchain đã được đề xuất. Tuy nhiên, có một số vấn đề nan giải trong việc đưa các mô hình học máy lên chuỗi, chẳng hạn như tăng chi phí tính toán và lưu trữ, cũng như các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật cho dữ liệu trên chuỗi.
ZKML có thể làm cho các blockchain hoàn toàn tự trị và phi tập trung. Bằng cách tận dụng công nghệ ZK, các mô hình được xuất bản trên blockchain có thể được xác thực mà không tiết lộ dữ liệu cụ thể và chi tiết mô hình. Điều này làm cho blockchain trở nên thông minh và có thể được sử dụng để thực hiện các kịch bản khác nhau, chẳng hạn như tài chính và chăm sóc sức khỏe.
Tuy nhiên, để AI on-chain có được sự tin tưởng rộng rãi hơn, việc giải quyết vấn đề lưu trữ dữ liệu và mô hình là rất quan trọng. Đây là lúc Arweave xuất hiện, cung cấp một mạng lưới lưu trữ dữ liệu phi tập trung và đảm bảo lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn. Lưu trữ dữ liệu và mô hình AI trong Arweave không chỉ tăng cường bảo mật và truy xuất nguồn gốc dữ liệu mà còn làm cho AI trên chuỗi minh bạch và đáng tin cậy hơn.
Hiện tại, công nghệ ZKML vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, phải đối mặt với một số tên lửa đẩy và nút thắt cổ chai. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang khám phá cách giải quyết các thách thức kỹ thuật và tìm kiếm các giải pháp tốt hơn để triển khai các ứng dụng ZKML trong blockchain.
Cuối cùng, Arweave phục vụ như một mạng lưu trữ phi tập trung dành riêng cho việc khám phá và đáp ứng nhu cầu của thị trường. Nó cung cấp cho người dùng khả năng quản lý và bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ bằng cách cung cấp khả năng lưu trữ lâu dài đáng tin cậy và bảo quản dữ liệu vĩnh viễn.
Tóm lại, AI, ZK và Arweave đóng một vai trò quan trọng trong hệ sinh thái AI. Thông minh và phi tập trung trên chuỗi có thể đạt được bằng cách kết hợp ZK và công nghệ blockchain, và Arweave cung cấp một giải pháp lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy và lâu dài. Với sự phát triển và cải tiến không ngừng của công nghệ, chúng tôi tin rằng những công nghệ này sẽ mang lại những cơ hội và thách thức mới cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
** Ba tiến bộ trong phát triển AI và độ mờ mô hình **
Công nghệ AI đã đi một chặng đường dài trong vài năm qua, với những cải tiến về thuật toán, dữ liệu và sức mạnh tính toán là ba yếu tố chính thúc đẩy sự tiến bộ của nó. Tuy nhiên, đồng thời, do sự phức tạp của các mô hình học sâu, độ mờ đục của các mô hình đã dần trở thành một chỉ trích quan trọng trong sự phát triển của công nghệ AI.
Đầu tiên, sự cải tiến của thuật toán
Việc cải tiến thuật toán là một trong những yếu tố quan trọng thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI, đã có những bước đột phá lớn trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, các thuật toán truyền thống trong lĩnh vực phân loại hình ảnh chỉ có thể trích xuất các tính năng đơn giản, trong khi mạng nơ-ron tích chập học sâu (CNN) tìm hiểu các tính năng hình ảnh phức tạp hơn thông qua cấu trúc mạng đa cấp, từ đó đạt được kết quả phân loại chính xác hơn. Ngoài ra, sự ra đời của các mạng đối nghịch sinh sản (GAN) đã cách mạng hóa các lĩnh vực như tạo và xử lý hình ảnh.
Thứ hai, sự gia tăng dữ liệu
Với sự phát triển nhanh chóng của Internet, dữ liệu khổng lồ tiếp tục xuất hiện, hỗ trợ rất lớn cho sự phát triển của công nghệ AI. Sự gia tăng dữ liệu cho phép các mô hình AI tìm hiểu và hiểu rõ hơn nhiều vấn đề khác nhau. Ví dụ, các mô hình học sâu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể có được sự hiểu biết ngữ nghĩa phong phú và chính xác hơn thông qua đào tạo ngữ liệu quy mô lớn. Mô hình BERT của Google cải thiện hơn nữa hiệu suất xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng cách đào tạo trước dữ liệu văn bản quy mô lớn.
Thứ ba, cải thiện sức mạnh tính toán
Sự gia tăng sức mạnh tính toán là một động lực quan trọng khác cho sự phát triển của công nghệ AI. Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) đã hỗ trợ mạnh mẽ cho việc đào tạo và suy luận các mô hình học sâu. Ví dụ, ChatGPT đánh bại nhiều mô hình truyền thống trong LLM (Large Model Domain) nhờ sức mạnh tính toán mạnh mẽ cho phép các mô hình AI dễ dàng giải quyết các vấn đề lý luận và ra quyết định phức tạp.
Trong khi AI đã có những bước tiến to lớn về thuật toán, dữ liệu và sức mạnh tính toán, vấn đề tiếp theo về độ mờ của mô hình cũng đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Số lượng lớn các tham số và lớp của các mô hình học sâu gây khó khăn cho việc hiểu quá trình ra quyết định trong mô hình. Ví dụ: đối với mô hình phân loại hình ảnh, rất khó để giải thích tại sao một hình ảnh đầu vào cụ thể được phân loại thành một danh mục nhất định. Điều này đặt ra những thách thức đối với khả năng diễn giải và độ tin cậy của mô hình.
Để giải quyết vấn đề độ mờ của mô hình, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một loạt các phương pháp, chẳng hạn như kỹ thuật trực quan hóa, nén mô hình và thuật toán giải thích. Các kỹ thuật trực quan hóa có thể giúp mọi người hiểu được điểm yếu và các lĩnh vực yếu kém của mô hình bằng cách tạo ra các mẫu đối nghịch thông qua các mạng đối nghịch sinh sản (GAN). Nén mô hình cải thiện khả năng diễn giải và hiệu quả của mô hình bằng cách giảm các tham số mô hình và độ phức tạp tính toán. Ngoài ra, các thuật toán giải thích có thể giúp mọi người hiểu logic ra quyết định của mô hình bằng cách tạo ra các cây quyết định hoặc quy tắc.
**ZKML và Blockchain: Giải quyết vấn đề nan giải của các mô hình học máy trên chuỗi **
Với sự phát triển của công nghệ blockchain, việc đưa các mô hình học máy vào chuỗi đã trở thành một kế hoạch được theo dõi nhiều. Tuy nhiên, có một số vấn đề nan giải, chẳng hạn như tăng chi phí tính toán và lưu trữ, cũng như các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật với dữ liệu trên chuỗi. Để giải quyết những vấn đề này, ngành công nghiệp đã đưa ra ý tưởng kết hợp học máy (ZKML) dưới các bằng chứng không có kiến thức với blockchain. Bài viết này sẽ khám phá sự hội tụ của ZKML và blockchain và phân tích các giải pháp tiềm năng của nó cho các mô hình học máy trên chuỗi.
Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, các mô hình học máy đang trở nên được sử dụng rộng rãi hơn. Tuy nhiên, trước vấn đề triển khai và chia sẻ mô hình, việc bảo vệ tài sản trí tuệ của chủ sở hữu mô hình và quyền riêng tư của người dùng trở thành một thách thức. Để giải quyết những vấn đề này, một số học giả đã đề xuất ý tưởng đưa các mô hình học máy vào chuỗi để tận dụng các đặc tính phi tập trung, minh bạch và an toàn của blockchain. Tuy nhiên, cách tiếp cận này cũng phải đối mặt với một số vấn đề nan giải.
Vấn đề nan giải thứ nhất: Tăng chi phí tính toán và lưu trữ
Đưa các mô hình học máy lên chuỗi đòi hỏi rất nhiều tài nguyên tính toán và lưu trữ, điều này có thể dẫn đến các giao dịch trên chuỗi chậm hơn và tăng chi phí. Các thuật toán học máy truyền thống đã rất tốn kém để tính toán và lưu trữ, và việc đưa chúng vào chuỗi có thể làm trầm trọng thêm vấn đề.
Để giải quyết vấn đề nan giải này, ZKML có thể được áp dụng cho quy trình on-chain của các mô hình học máy. ZKML cho phép quá trình xác thực dữ liệu và xác thực mô hình được đưa ra khỏi blockchain, giảm chi phí tính toán và lưu trữ bằng cách tạo ra các bằng chứng không có kiến thức chứng minh tính đúng đắn của dữ liệu và mô hình. Bằng cách này, tính bảo mật của mô hình có thể được đảm bảo đồng thời giảm chi phí tính toán và lưu trữ của quy trình trên chuỗi.
Vấn đề nan giải 2: Các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu trên chuỗi
Đưa các mô hình học máy lên chuỗi có nghĩa là chia sẻ các mô hình và dữ liệu một cách cởi mở và minh bạch. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, chủ sở hữu của mô hình và chủ sở hữu dữ liệu có thể không muốn công khai hoàn toàn để bảo vệ quyền riêng tư của họ.
Để giải quyết vấn đề nan giải này, các công nghệ dựa trên quyền riêng tư có thể được áp dụng để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trên chuỗi, chẳng hạn như mã hóa đồng cấu và điện toán đa bên. Các phương pháp này cho phép dữ liệu được bảo vệ trên chuỗi trong khi vẫn duy trì khả năng xác minh mô hình. Ngoài ra, ZKML có thể cung cấp thêm xác minh dữ liệu và mô hình để đảm bảo tính chính xác của chúng mà không để lộ các giá trị và chi tiết cụ thể nhạy cảm.
Kết hợp ZKML với blockchain có thể khắc phục các tình huống khó xử về tính toán và lưu trữ mà các mô hình học máy trên chuỗi phải đối mặt, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trên chuỗi. Thông qua quy trình chứng minh do zkML cung cấp, việc xác minh dữ liệu và mô hình có thể được thực hiện và chi phí trên chuỗi có thể được giảm dưới tiền đề bảo vệ quyền riêng tư.
Ngoài ra, ZKML cũng có thể được áp dụng để bảo vệ quyền riêng tư của các bộ sưu tập dữ liệu. Trong quá trình chia sẻ dữ liệu trên chuỗi, người tham gia có thể sử dụng ZKML để tạo ra các bằng chứng không có kiến thức chứng minh rằng dữ liệu của họ đáp ứng các điều kiện cụ thể mà không tiết lộ chi tiết dữ liệu thực tế. Bằng cách này, quyền riêng tư của người tham gia có thể được bảo vệ đồng thời tạo điều kiện cho việc chia sẻ và cộng tác dữ liệu trên chuỗi.
** Xây dựng AI trên chuỗi đáng tin cậy: Ứng dụng của Arweave **
Việc ứng dụng AI trên chuỗi phải đối mặt với một vấn đề quan trọng, đó là làm thế nào để đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu và mô hình. Để giải quyết vấn đề này, Arweave có giá trị ứng dụng tiềm năng rất cao.
Trong thế giới AI truyền thống, dữ liệu và mô hình thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu tập trung hoặc dịch vụ đám mây. Có một số vấn đề với cách tiếp cận tập trung này để lưu trữ. Trước hết, tính bảo mật của dữ liệu rất khó đảm bảo. Lưu trữ tập trung có nghĩa là có nguy cơ xảy ra một điểm thất bại duy nhất, có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng nếu dữ liệu bị rò rỉ hoặc tấn công ác ý. Thứ hai, khả năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu chưa đầy đủ. Vì dữ liệu được lưu trữ trong các dịch vụ tập trung, việc sử dụng và truyền tải dữ liệu rất khó ghi lại và theo dõi đầy đủ, điều này đặt ra thách thức đối với sự tin tưởng và đáng tin cậy.
Arweave giải quyết những vấn đề này với mạng lưu trữ phi tập trung của nó. Mạng lưu trữ của Arweave sử dụng một cơ chế lưu trữ gọi là "block spinning", nơi dữ liệu được lưu trữ được lưu giữ vĩnh viễn trong mạng mà không bị xóa. Điều này có nghĩa là một khi dữ liệu và mô hình AI được lưu trữ trong Arweave, chúng sẽ không bao giờ bị mất hoặc giả mạo, tăng cường đáng kể tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu. Ngoài ra, mạng lưu trữ của Arweave được phân cấp và không có nguy cơ xảy ra lỗi duy nhất tập trung, có thể cung cấp bảo mật và ổn định cao hơn.
Ngoài việc tăng cường tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu, việc lưu trữ dữ liệu và mô hình AI cho Arweave làm cho AI trên chuỗi trở nên minh bạch và đáng tin cậy hơn. Dữ liệu và mô hình được lưu trữ thông qua Arweave có thể được truy cập và xem xét bởi những người tham gia khác nhau trong chuỗi, cho phép truy xuất nguồn gốc dữ liệu và minh bạch. Tính minh bạch này làm tăng độ tin cậy của AI trên chuỗi và giảm khả năng gian lận và gian lận tiềm ẩn. Đồng thời, bằng cách xem xét công khai dữ liệu và mô hình, nó cũng có thể thúc đẩy tiến bộ và hợp tác trong lĩnh vực AI, và thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI.
Nhìn chung, mạng lưu trữ dữ liệu phi tập trung của Arweave cung cấp lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn và tăng cường bảo mật dữ liệu và truy xuất nguồn gốc. Bằng cách lưu trữ dữ liệu và mô hình AI trong Arweave, AI trên chuỗi có thể đạt được sự tin tưởng rộng rãi hơn, đạt được tính minh bạch và đáng tin cậy cao hơn. Ứng dụng của Arweave cung cấp một giải pháp mới cho sự phát triển của AI on-chain có thể mang lại giá trị lớn hơn cho thế giới thông minh trong tương lai.
Kết luận
Công nghệ ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) là một công nghệ tiên tiến vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Mặc dù nó có tiềm năng lớn, nhưng nó cũng phải đối mặt với một số tên lửa đẩy và nút thắt cổ chai cần được giải quyết bởi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trước hết, một trong những thách thức chính của công nghệ ZKML là làm thế nào để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Trong các mô hình học máy truyền thống, dữ liệu thường cần được lưu trữ và xử lý tập trung, điều này có thể khiến dữ liệu dễ bị tấn công và lạm dụng. Công nghệ ZKML sử dụng bằng chứng không có kiến thức và thuật toán mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cho phép chia sẻ dữ liệu giữa người dùng và mô hình học máy mà không để lộ chi tiết của dữ liệu. Tuy nhiên, công nghệ ZKML hiện tại vẫn cần được phát triển hơn nữa để cải thiện hiệu suất bảo vệ và quyền riêng tư dữ liệu.
Thứ hai, công nghệ ZKML cũng phải đối mặt với một số thách thức về hiệu quả tính toán. Bởi vì ZKML yêu cầu các tính toán bằng chứng không có kiến thức phức tạp và các hoạt động mật mã, nó dẫn đến sự gia tăng chi phí tính toán. Để cải thiện hiệu quả tính toán của ZKML, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển không ngừng khám phá các thuật toán và công nghệ mới để giảm độ phức tạp tính toán và tăng tốc độ xử lý.
Ngoài ra, khả năng mở rộng của công nghệ zkML cũng là một vấn đề cấp bách. Trong công nghệ hiện tại, ZKML thường yêu cầu một lượng lớn tài nguyên máy tính và không gian lưu trữ để hỗ trợ các tác vụ tính toán phức tạp. Điều này hạn chế việc sử dụng ZKML trong các ứng dụng quy mô lớn, vì nhiều thiết bị có thể không đáp ứng các yêu cầu này. Do đó, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang làm việc để phát triển công nghệ ZKML hiệu quả và có thể mở rộng hơn để đáp ứng nhu cầu của các kịch bản ứng dụng khác nhau.
Mặc dù công nghệ ZKML vẫn phải đối mặt với một số thách thức, triển vọng ứng dụng của nó vẫn còn rộng. Đặc biệt là trong không gian blockchain, công nghệ ZKML có thể cung cấp cho người dùng mức độ riêng tư và bảo mật dữ liệu cao hơn. Đồng thời, sự kết hợp giữa ZKML và công nghệ blockchain có thể hiện thực hóa các mô hình học máy và chia sẻ phi tập trung, từ đó xây dựng một hệ sinh thái học máy cởi mở và minh bạch hơn.
Ngoài sự phát triển của công nghệ ZKML, Arweave, với tư cách là một mạng lưu trữ phi tập trung, cũng đang cố gắng đáp ứng nhu cầu của thị trường. Arweave cung cấp cho người dùng khả năng quản lý và bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ bằng cách cung cấp khả năng lưu trữ lâu dài đáng tin cậy và bảo quản dữ liệu vĩnh viễn. Bằng cách lưu trữ dữ liệu và mô hình AI trên blockchain, Arweave đảm bảo tính bảo mật và khả năng truy cập của dữ liệu, ngăn không cho dữ liệu bị giả mạo hoặc bị mất. Điều này giúp người dùng dễ dàng quản lý và chia sẻ dữ liệu, đồng thời mở ra khả năng tiềm năng cho nhiều trường hợp sử dụng hơn.
Nhìn chung, công nghệ ZKML vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và phải đối mặt với một số thách thức, nhưng tiềm năng ứng dụng của nó là rất lớn. Thông qua nghiên cứu và đổi mới liên tục, có thể kỳ vọng rằng công nghệ ZKML sẽ mang lại sự đổi mới và đột phá trong các lĩnh vực khác nhau, đồng thời kết hợp với các mạng lưu trữ phi tập trung như Arweave để xây dựng một hệ thống quản lý và bảo vệ dữ liệu an toàn và hiệu quả hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Cách xây dựng AI trên chuỗi đáng tin cậy: Tầm nhìn ứng dụng của Arweave
! [Cách xây dựng AI trên chuỗi đáng tin cậy: Tầm nhìn ứng dụng của Arweave] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-08dfca8f9e-dd1a6f-69ad2a)
Viết bởi Spike @ Người đóng góp của PermaDAO
审阅: Lemon @ Người đóng góp của PermaDAO
Lời nói đầu
AI, ZK và Arweave là những khái niệm công nghệ nóng đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái AI. Trước hết, AI (trí tuệ nhân tạo) đề cập đến công nghệ mô phỏng và bắt chước hành vi thông minh và khả năng ra quyết định của con người thông qua máy tính. ZK (Zero-Knowledge Proof) là một kỹ thuật mật mã được sử dụng để chứng minh rằng một tuyên bố là đúng mà không tiết lộ bất kỳ thông tin bổ sung nào. Arweave là một mạng lưu trữ phi tập trung, liên tục, cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu lâu dài, đáng tin cậy.
AI đã phát triển nhanh chóng trong vài năm qua, gây ra sự bùng nổ trên toàn lĩnh vực học máy. Chúng ta có thể theo dõi lại ba thay đổi lớn trong hành trình học máy: cải tiến thuật toán, tăng dữ liệu và tăng sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, AI vẫn phải đối mặt với một số vấn đề, chẳng hạn như độ mờ đục của các mô hình hộp đen và sự thiên vị của các bộ dữ liệu.
Công nghệ ZK có vai trò bổ sung tự nhiên trong học máy. Trong học máy truyền thống, các mô hình thường cần truy cập một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm, khiến quyền riêng tư dữ liệu trở thành mối quan tâm quan trọng. Với công nghệ ZK, việc xác minh và tính toán có thể được thực hiện mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm, cải thiện quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
Đồng thời, vấn đề niềm tin đã có tác động đáng kể đến lĩnh vực AI. Đầu tiên, kết quả do AI tạo ra có xu hướng có một mức độ không chắc chắn nhất định, điều này có thể không thể chấp nhận được trong một số kịch bản ra quyết định quan trọng. Thứ hai, phần lớn dữ liệu tồn tại trong lưu trữ tập trung, khiến dữ liệu dễ bị giả mạo và lạm dụng.
Để giải quyết những vấn đề này, ý tưởng kết hợp ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) với blockchain đã được đề xuất. Tuy nhiên, có một số vấn đề nan giải trong việc đưa các mô hình học máy lên chuỗi, chẳng hạn như tăng chi phí tính toán và lưu trữ, cũng như các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật cho dữ liệu trên chuỗi.
ZKML có thể làm cho các blockchain hoàn toàn tự trị và phi tập trung. Bằng cách tận dụng công nghệ ZK, các mô hình được xuất bản trên blockchain có thể được xác thực mà không tiết lộ dữ liệu cụ thể và chi tiết mô hình. Điều này làm cho blockchain trở nên thông minh và có thể được sử dụng để thực hiện các kịch bản khác nhau, chẳng hạn như tài chính và chăm sóc sức khỏe.
Tuy nhiên, để AI on-chain có được sự tin tưởng rộng rãi hơn, việc giải quyết vấn đề lưu trữ dữ liệu và mô hình là rất quan trọng. Đây là lúc Arweave xuất hiện, cung cấp một mạng lưới lưu trữ dữ liệu phi tập trung và đảm bảo lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn. Lưu trữ dữ liệu và mô hình AI trong Arweave không chỉ tăng cường bảo mật và truy xuất nguồn gốc dữ liệu mà còn làm cho AI trên chuỗi minh bạch và đáng tin cậy hơn.
Hiện tại, công nghệ ZKML vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, phải đối mặt với một số tên lửa đẩy và nút thắt cổ chai. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang khám phá cách giải quyết các thách thức kỹ thuật và tìm kiếm các giải pháp tốt hơn để triển khai các ứng dụng ZKML trong blockchain.
Cuối cùng, Arweave phục vụ như một mạng lưu trữ phi tập trung dành riêng cho việc khám phá và đáp ứng nhu cầu của thị trường. Nó cung cấp cho người dùng khả năng quản lý và bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ bằng cách cung cấp khả năng lưu trữ lâu dài đáng tin cậy và bảo quản dữ liệu vĩnh viễn.
Tóm lại, AI, ZK và Arweave đóng một vai trò quan trọng trong hệ sinh thái AI. Thông minh và phi tập trung trên chuỗi có thể đạt được bằng cách kết hợp ZK và công nghệ blockchain, và Arweave cung cấp một giải pháp lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy và lâu dài. Với sự phát triển và cải tiến không ngừng của công nghệ, chúng tôi tin rằng những công nghệ này sẽ mang lại những cơ hội và thách thức mới cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
** Ba tiến bộ trong phát triển AI và độ mờ mô hình **
Công nghệ AI đã đi một chặng đường dài trong vài năm qua, với những cải tiến về thuật toán, dữ liệu và sức mạnh tính toán là ba yếu tố chính thúc đẩy sự tiến bộ của nó. Tuy nhiên, đồng thời, do sự phức tạp của các mô hình học sâu, độ mờ đục của các mô hình đã dần trở thành một chỉ trích quan trọng trong sự phát triển của công nghệ AI.
Đầu tiên, sự cải tiến của thuật toán
Việc cải tiến thuật toán là một trong những yếu tố quan trọng thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI, đã có những bước đột phá lớn trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, các thuật toán truyền thống trong lĩnh vực phân loại hình ảnh chỉ có thể trích xuất các tính năng đơn giản, trong khi mạng nơ-ron tích chập học sâu (CNN) tìm hiểu các tính năng hình ảnh phức tạp hơn thông qua cấu trúc mạng đa cấp, từ đó đạt được kết quả phân loại chính xác hơn. Ngoài ra, sự ra đời của các mạng đối nghịch sinh sản (GAN) đã cách mạng hóa các lĩnh vực như tạo và xử lý hình ảnh.
Thứ hai, sự gia tăng dữ liệu
Với sự phát triển nhanh chóng của Internet, dữ liệu khổng lồ tiếp tục xuất hiện, hỗ trợ rất lớn cho sự phát triển của công nghệ AI. Sự gia tăng dữ liệu cho phép các mô hình AI tìm hiểu và hiểu rõ hơn nhiều vấn đề khác nhau. Ví dụ, các mô hình học sâu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể có được sự hiểu biết ngữ nghĩa phong phú và chính xác hơn thông qua đào tạo ngữ liệu quy mô lớn. Mô hình BERT của Google cải thiện hơn nữa hiệu suất xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng cách đào tạo trước dữ liệu văn bản quy mô lớn.
Thứ ba, cải thiện sức mạnh tính toán
Sự gia tăng sức mạnh tính toán là một động lực quan trọng khác cho sự phát triển của công nghệ AI. Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) đã hỗ trợ mạnh mẽ cho việc đào tạo và suy luận các mô hình học sâu. Ví dụ, ChatGPT đánh bại nhiều mô hình truyền thống trong LLM (Large Model Domain) nhờ sức mạnh tính toán mạnh mẽ cho phép các mô hình AI dễ dàng giải quyết các vấn đề lý luận và ra quyết định phức tạp.
Trong khi AI đã có những bước tiến to lớn về thuật toán, dữ liệu và sức mạnh tính toán, vấn đề tiếp theo về độ mờ của mô hình cũng đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Số lượng lớn các tham số và lớp của các mô hình học sâu gây khó khăn cho việc hiểu quá trình ra quyết định trong mô hình. Ví dụ: đối với mô hình phân loại hình ảnh, rất khó để giải thích tại sao một hình ảnh đầu vào cụ thể được phân loại thành một danh mục nhất định. Điều này đặt ra những thách thức đối với khả năng diễn giải và độ tin cậy của mô hình.
Để giải quyết vấn đề độ mờ của mô hình, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một loạt các phương pháp, chẳng hạn như kỹ thuật trực quan hóa, nén mô hình và thuật toán giải thích. Các kỹ thuật trực quan hóa có thể giúp mọi người hiểu được điểm yếu và các lĩnh vực yếu kém của mô hình bằng cách tạo ra các mẫu đối nghịch thông qua các mạng đối nghịch sinh sản (GAN). Nén mô hình cải thiện khả năng diễn giải và hiệu quả của mô hình bằng cách giảm các tham số mô hình và độ phức tạp tính toán. Ngoài ra, các thuật toán giải thích có thể giúp mọi người hiểu logic ra quyết định của mô hình bằng cách tạo ra các cây quyết định hoặc quy tắc.
**ZKML và Blockchain: Giải quyết vấn đề nan giải của các mô hình học máy trên chuỗi **
Với sự phát triển của công nghệ blockchain, việc đưa các mô hình học máy vào chuỗi đã trở thành một kế hoạch được theo dõi nhiều. Tuy nhiên, có một số vấn đề nan giải, chẳng hạn như tăng chi phí tính toán và lưu trữ, cũng như các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật với dữ liệu trên chuỗi. Để giải quyết những vấn đề này, ngành công nghiệp đã đưa ra ý tưởng kết hợp học máy (ZKML) dưới các bằng chứng không có kiến thức với blockchain. Bài viết này sẽ khám phá sự hội tụ của ZKML và blockchain và phân tích các giải pháp tiềm năng của nó cho các mô hình học máy trên chuỗi.
Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, các mô hình học máy đang trở nên được sử dụng rộng rãi hơn. Tuy nhiên, trước vấn đề triển khai và chia sẻ mô hình, việc bảo vệ tài sản trí tuệ của chủ sở hữu mô hình và quyền riêng tư của người dùng trở thành một thách thức. Để giải quyết những vấn đề này, một số học giả đã đề xuất ý tưởng đưa các mô hình học máy vào chuỗi để tận dụng các đặc tính phi tập trung, minh bạch và an toàn của blockchain. Tuy nhiên, cách tiếp cận này cũng phải đối mặt với một số vấn đề nan giải.
Vấn đề nan giải thứ nhất: Tăng chi phí tính toán và lưu trữ
Đưa các mô hình học máy lên chuỗi đòi hỏi rất nhiều tài nguyên tính toán và lưu trữ, điều này có thể dẫn đến các giao dịch trên chuỗi chậm hơn và tăng chi phí. Các thuật toán học máy truyền thống đã rất tốn kém để tính toán và lưu trữ, và việc đưa chúng vào chuỗi có thể làm trầm trọng thêm vấn đề.
Để giải quyết vấn đề nan giải này, ZKML có thể được áp dụng cho quy trình on-chain của các mô hình học máy. ZKML cho phép quá trình xác thực dữ liệu và xác thực mô hình được đưa ra khỏi blockchain, giảm chi phí tính toán và lưu trữ bằng cách tạo ra các bằng chứng không có kiến thức chứng minh tính đúng đắn của dữ liệu và mô hình. Bằng cách này, tính bảo mật của mô hình có thể được đảm bảo đồng thời giảm chi phí tính toán và lưu trữ của quy trình trên chuỗi.
Vấn đề nan giải 2: Các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu trên chuỗi
Đưa các mô hình học máy lên chuỗi có nghĩa là chia sẻ các mô hình và dữ liệu một cách cởi mở và minh bạch. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, chủ sở hữu của mô hình và chủ sở hữu dữ liệu có thể không muốn công khai hoàn toàn để bảo vệ quyền riêng tư của họ.
Để giải quyết vấn đề nan giải này, các công nghệ dựa trên quyền riêng tư có thể được áp dụng để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trên chuỗi, chẳng hạn như mã hóa đồng cấu và điện toán đa bên. Các phương pháp này cho phép dữ liệu được bảo vệ trên chuỗi trong khi vẫn duy trì khả năng xác minh mô hình. Ngoài ra, ZKML có thể cung cấp thêm xác minh dữ liệu và mô hình để đảm bảo tính chính xác của chúng mà không để lộ các giá trị và chi tiết cụ thể nhạy cảm.
Kết hợp ZKML với blockchain có thể khắc phục các tình huống khó xử về tính toán và lưu trữ mà các mô hình học máy trên chuỗi phải đối mặt, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trên chuỗi. Thông qua quy trình chứng minh do zkML cung cấp, việc xác minh dữ liệu và mô hình có thể được thực hiện và chi phí trên chuỗi có thể được giảm dưới tiền đề bảo vệ quyền riêng tư.
Ngoài ra, ZKML cũng có thể được áp dụng để bảo vệ quyền riêng tư của các bộ sưu tập dữ liệu. Trong quá trình chia sẻ dữ liệu trên chuỗi, người tham gia có thể sử dụng ZKML để tạo ra các bằng chứng không có kiến thức chứng minh rằng dữ liệu của họ đáp ứng các điều kiện cụ thể mà không tiết lộ chi tiết dữ liệu thực tế. Bằng cách này, quyền riêng tư của người tham gia có thể được bảo vệ đồng thời tạo điều kiện cho việc chia sẻ và cộng tác dữ liệu trên chuỗi.
** Xây dựng AI trên chuỗi đáng tin cậy: Ứng dụng của Arweave **
Việc ứng dụng AI trên chuỗi phải đối mặt với một vấn đề quan trọng, đó là làm thế nào để đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu và mô hình. Để giải quyết vấn đề này, Arweave có giá trị ứng dụng tiềm năng rất cao.
Trong thế giới AI truyền thống, dữ liệu và mô hình thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu tập trung hoặc dịch vụ đám mây. Có một số vấn đề với cách tiếp cận tập trung này để lưu trữ. Trước hết, tính bảo mật của dữ liệu rất khó đảm bảo. Lưu trữ tập trung có nghĩa là có nguy cơ xảy ra một điểm thất bại duy nhất, có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng nếu dữ liệu bị rò rỉ hoặc tấn công ác ý. Thứ hai, khả năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu chưa đầy đủ. Vì dữ liệu được lưu trữ trong các dịch vụ tập trung, việc sử dụng và truyền tải dữ liệu rất khó ghi lại và theo dõi đầy đủ, điều này đặt ra thách thức đối với sự tin tưởng và đáng tin cậy.
Arweave giải quyết những vấn đề này với mạng lưu trữ phi tập trung của nó. Mạng lưu trữ của Arweave sử dụng một cơ chế lưu trữ gọi là "block spinning", nơi dữ liệu được lưu trữ được lưu giữ vĩnh viễn trong mạng mà không bị xóa. Điều này có nghĩa là một khi dữ liệu và mô hình AI được lưu trữ trong Arweave, chúng sẽ không bao giờ bị mất hoặc giả mạo, tăng cường đáng kể tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu. Ngoài ra, mạng lưu trữ của Arweave được phân cấp và không có nguy cơ xảy ra lỗi duy nhất tập trung, có thể cung cấp bảo mật và ổn định cao hơn.
Ngoài việc tăng cường tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu, việc lưu trữ dữ liệu và mô hình AI cho Arweave làm cho AI trên chuỗi trở nên minh bạch và đáng tin cậy hơn. Dữ liệu và mô hình được lưu trữ thông qua Arweave có thể được truy cập và xem xét bởi những người tham gia khác nhau trong chuỗi, cho phép truy xuất nguồn gốc dữ liệu và minh bạch. Tính minh bạch này làm tăng độ tin cậy của AI trên chuỗi và giảm khả năng gian lận và gian lận tiềm ẩn. Đồng thời, bằng cách xem xét công khai dữ liệu và mô hình, nó cũng có thể thúc đẩy tiến bộ và hợp tác trong lĩnh vực AI, và thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI.
Nhìn chung, mạng lưu trữ dữ liệu phi tập trung của Arweave cung cấp lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn và tăng cường bảo mật dữ liệu và truy xuất nguồn gốc. Bằng cách lưu trữ dữ liệu và mô hình AI trong Arweave, AI trên chuỗi có thể đạt được sự tin tưởng rộng rãi hơn, đạt được tính minh bạch và đáng tin cậy cao hơn. Ứng dụng của Arweave cung cấp một giải pháp mới cho sự phát triển của AI on-chain có thể mang lại giá trị lớn hơn cho thế giới thông minh trong tương lai.
Kết luận
Công nghệ ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) là một công nghệ tiên tiến vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Mặc dù nó có tiềm năng lớn, nhưng nó cũng phải đối mặt với một số tên lửa đẩy và nút thắt cổ chai cần được giải quyết bởi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trước hết, một trong những thách thức chính của công nghệ ZKML là làm thế nào để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Trong các mô hình học máy truyền thống, dữ liệu thường cần được lưu trữ và xử lý tập trung, điều này có thể khiến dữ liệu dễ bị tấn công và lạm dụng. Công nghệ ZKML sử dụng bằng chứng không có kiến thức và thuật toán mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cho phép chia sẻ dữ liệu giữa người dùng và mô hình học máy mà không để lộ chi tiết của dữ liệu. Tuy nhiên, công nghệ ZKML hiện tại vẫn cần được phát triển hơn nữa để cải thiện hiệu suất bảo vệ và quyền riêng tư dữ liệu.
Thứ hai, công nghệ ZKML cũng phải đối mặt với một số thách thức về hiệu quả tính toán. Bởi vì ZKML yêu cầu các tính toán bằng chứng không có kiến thức phức tạp và các hoạt động mật mã, nó dẫn đến sự gia tăng chi phí tính toán. Để cải thiện hiệu quả tính toán của ZKML, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển không ngừng khám phá các thuật toán và công nghệ mới để giảm độ phức tạp tính toán và tăng tốc độ xử lý.
Ngoài ra, khả năng mở rộng của công nghệ zkML cũng là một vấn đề cấp bách. Trong công nghệ hiện tại, ZKML thường yêu cầu một lượng lớn tài nguyên máy tính và không gian lưu trữ để hỗ trợ các tác vụ tính toán phức tạp. Điều này hạn chế việc sử dụng ZKML trong các ứng dụng quy mô lớn, vì nhiều thiết bị có thể không đáp ứng các yêu cầu này. Do đó, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang làm việc để phát triển công nghệ ZKML hiệu quả và có thể mở rộng hơn để đáp ứng nhu cầu của các kịch bản ứng dụng khác nhau.
Mặc dù công nghệ ZKML vẫn phải đối mặt với một số thách thức, triển vọng ứng dụng của nó vẫn còn rộng. Đặc biệt là trong không gian blockchain, công nghệ ZKML có thể cung cấp cho người dùng mức độ riêng tư và bảo mật dữ liệu cao hơn. Đồng thời, sự kết hợp giữa ZKML và công nghệ blockchain có thể hiện thực hóa các mô hình học máy và chia sẻ phi tập trung, từ đó xây dựng một hệ sinh thái học máy cởi mở và minh bạch hơn.
Ngoài sự phát triển của công nghệ ZKML, Arweave, với tư cách là một mạng lưu trữ phi tập trung, cũng đang cố gắng đáp ứng nhu cầu của thị trường. Arweave cung cấp cho người dùng khả năng quản lý và bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ bằng cách cung cấp khả năng lưu trữ lâu dài đáng tin cậy và bảo quản dữ liệu vĩnh viễn. Bằng cách lưu trữ dữ liệu và mô hình AI trên blockchain, Arweave đảm bảo tính bảo mật và khả năng truy cập của dữ liệu, ngăn không cho dữ liệu bị giả mạo hoặc bị mất. Điều này giúp người dùng dễ dàng quản lý và chia sẻ dữ liệu, đồng thời mở ra khả năng tiềm năng cho nhiều trường hợp sử dụng hơn.
Nhìn chung, công nghệ ZKML vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và phải đối mặt với một số thách thức, nhưng tiềm năng ứng dụng của nó là rất lớn. Thông qua nghiên cứu và đổi mới liên tục, có thể kỳ vọng rằng công nghệ ZKML sẽ mang lại sự đổi mới và đột phá trong các lĩnh vực khác nhau, đồng thời kết hợp với các mạng lưu trữ phi tập trung như Arweave để xây dựng một hệ thống quản lý và bảo vệ dữ liệu an toàn và hiệu quả hơn.