En el salvaje y anárquico mundo de la Web3, la descentralización, la criptotecnología y la confianza son la infraestructura más básica.
Escrito por: Leo
La reciente explosión de Worldcoin también ha creado suficiente impulso para una narrativa Web3+AI.Worldcoin pertenece al concepto de zkML, derivado de zk+ML (prueba de conocimiento cero y aprendizaje automático), y también es una combinación emergente de la que se ha hablado. acerca de recientemente. tecnología zk No hace falta decir que ML es un subcampo de AI AI + Web3 ha sido una narrativa muy popular en la industria antes, pero en la actualidad, no existe un buen concepto o caso de uso para conectar a la perfección los dos. Recientemente, en la conferencia de Montenegro, Vitalik también elogió mucho a zkSNARK, junto con la explosión de Worldcoin, por lo que es predecible que zkML se destaque.
Es posible que no esté familiarizado con zkML. Este artículo principalmente aclara la niebla sobre zkML para usted, centrándose en la introducción, los casos de uso y algunos proyectos potenciales de zkML. Debido a que no hay muchos casos de uso de zkML en la actualidad, espero que pueda aprovechar la oportunidad e infórmate con anticipación Nuevos conceptos y casos de uso, prepárate.
Web 3 + AA
zkML combina la prueba de conocimiento cero y el aprendizaje automático. De hecho, fuera de la Web 3, ML ya no es una palabra nueva. Esta tecnología ha sido ampliamente utilizada en algunos campos, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la conducción autónoma, e- comercio, etc. Todos los campos han alcanzado un nivel superior a través de la tecnología ML, e incluso en algunos campos ML ya ha ocupado una posición dominante, por lo que el futuro zkML también es la tendencia general, y la incorporación de ML en contratos inteligentes también proporcionará contratos inteligentes con métodos de procesamiento más complejos e inteligentes.
Al agregar capacidades de ML, los contratos inteligentes pueden volverse más autónomos y dinámicos, lo que les permite actuar en función de datos en cadena en tiempo real en lugar de reglas estáticas. Los contratos inteligentes serán más flexibles y se adaptarán a más escenarios, incluidos aquellos que pueden no haberse previsto cuando se creó originalmente el contrato. En resumen, las capacidades de ML amplificarán la automatización, la precisión, la eficiencia y la flexibilidad de cualquier contrato inteligente que pongamos en cadena.
Actualmente, una de las razones por las que ML no se adopta ampliamente en criptografía es que es computacionalmente costoso ejecutar estos modelos en cadena, como fastBERP, una clase de modelos de lenguaje NLP, que necesita usar alrededor de 1800 MFLOPS (millones de flotadores) para adopción. aritmética de puntos), que no se puede ejecutar directamente en el EVM. Si bien los modelos de aplicaciones deben hacer predicciones basadas en datos del mundo real, para tener contratos inteligentes a escala de ML, los contratos deben obtener tales predicciones;
La segunda razón es la necesidad de lidiar con el marco de confianza de los modelos ML. Hay dos puntos principales. Uno es su privacidad: como se mencionó anteriormente, los parámetros del modelo suelen ser privados y, en algunos casos, las entradas del modelo también deben mantenerse en secreto. , que, naturalmente, existen algunos problemas de confianza entre el propietario del modelo y el usuario del modelo; el segundo es la caja negra algorítmica, y los modelos ML a veces se denominan "cajas negras" porque involucran muchos pasos automatizados en el proceso de cálculo que son difíciles de entender o explicar. Estos pasos involucran algoritmos complejos y grandes cantidades de datos que conducen a resultados indeterminados y, a veces, aleatorios, lo que hace que los algoritmos sean ideales para el sesgo e incluso la discriminación. Y la tecnología zk puede resolver este problema de confianza de manera muy eficiente.
Entonces, en este momento, zkSNARK apareció junto con la tendencia. La tecnología zk en zkML se refiere principalmente a zkSNARK. zkSNARK nos brinda una solución: cualquiera puede ejecutar un modelo fuera de la cadena y generar una prueba concisa y verificable de que el modelo esperado produce un resultado específico, y esta prueba puede publicarse en cadena y capturarse mediante contratos inteligentes y mejorar su inteligencia. Los modelos ML generalmente requieren tres partes: datos de entrenamiento, arquitectura del modelo y parámetros del modelo. Siempre que el modelo entrenado pase la verificación de razonamiento, puede abrir un espacio de diseño actualizado para contratos inteligentes. (El entrenamiento y el razonamiento del modelo no se describirán demasiado)
Casos de uso de zkML en criptografía
Y el contrato inteligente después de agregar zkSNARK +ML también tendrá muchos casos de uso, los siguientes son sus casos de uso:
DeFi
Oracle de aprendizaje automático verificable fuera de la cadena
Al combinar zkSNARK con el razonamiento verificado de los modelos ML, estos oráculos ML fuera de la cadena se pueden usar para resolver de manera confiable los mercados de predicción del mundo real, los contratos de protocolo seguro, etc. mediante la verificación del razonamiento y la publicación de evidencia en la cadena.
ML DeFi parametrizado
Muchas subdivisiones de DeFi en realidad pueden automatizarse. Por ejemplo, los protocolos de préstamo podrían usar modelos ML para actualizar parámetros en tiempo real. Los protocolos de préstamos actuales confían principalmente en modelos fuera de la cadena administrados por organizaciones para determinar coeficientes de garantía, LTV, umbrales de liquidación, etc. ML puede proporcionar una mejor alternativa, modelos de código abierto capacitados por la comunidad que cualquiera puede ejecutar y verificar.
Estrategias comerciales automatizadas
Una forma de verificar el retorno de una estrategia comercial es hacer que el MP proporcione a los inversores varias pruebas retrospectivas, es imposible verificar que el estratega siguió el modelo al ejecutar la operación, pero zkML puede brindar una solución para esto, el MP puede ser implementado en una ubicación específica Proporciona prueba de validación del razonamiento del modelo financiero.
Dominio de seguridad
SEGUIMIENTO DE FRAUDE PARA SMART CONTRACT
En lugar de un gobierno manual o actores centralizados que controlan la capacidad de suspender contratos, los modelos ML se pueden usar para detectar posibles comportamientos maliciosos y hacer cumplir los procedimientos de suspensión.
DID y Social
Reemplazo de claves privadas con autenticación biométrica (que es lo que hace Worldcoin actualmente)
La gestión de claves privadas sigue siendo otro dolor de cabeza para los usuarios de Web3. La extracción de claves privadas a través del reconocimiento facial u otros datos biométricos es una posible solución para zkML, y Worldcoin está aplicando esto exactamente de la misma manera, con su dispositivo Orb para determinar si alguien es una persona real sin intentar falsificar KYC, y usando la tecnología zk para asegurarse de que la salida de sus modelos ML no revele los datos personales de los usuarios, esto se logra a través de varios sensores de cámara y modelos de aprendizaje automático que analizan las características faciales y del iris.
Recomendación personalizada y filtrado de contenidos para redes sociales Web3
Del mismo modo, algunas redes sociales de Web 3 pueden obtener fácilmente las preferencias y los datos de los usuarios, mostrarnos spam y enlaces falsos, y muchos enlaces falsos conducen al robo de billeteras de los usuarios, etc., pero podemos evitar muchos contenidos innecesarios y enlaces de correo electrónico a través de la tecnología zkML. .
Economía del creador y juegos
Reequilibrio de la economía en el juego
Los modelos ML se pueden usar para ajustar dinámicamente la emisión, el suministro, la destrucción, los umbrales de votación, etc. de tokens. Un modelo posible es un contrato de incentivo que puede reequilibrar la economía del juego si se alcanza un cierto umbral de reequilibrio y se verifica la prueba del razonamiento.
Nuevo tipo de juego de cadenas
Se pueden crear juegos cooperativos de IA humana y otros juegos innovadores en cadena, donde un modelo de IA sin confianza actúa como un NPC, y todas las acciones del NPC se publican en la cadena con una prueba del modelo.
proyecto de potencial ecológico zkML
Dado que zkML aún se encuentra en la etapa inicial de desarrollo, no se pueden encontrar muchos proyectos. Los siguientes son los proyectos potenciales encontrados para todos:
Moneda mundial
Worldcoin no se describirá demasiado, todos deben estar familiarizados con él, consulte "Si Worldcoin tiene éxito, ¿qué impacto tendrá en la industria del cifrado?"
Laboratorios de módulos
Modulus Labs es uno de los proyectos más diversos en zkML, la tecnología necesaria para construir IA en la cadena. Trabaje tanto en casos de uso como en investigaciones relacionadas. Por el lado de la aplicación, Modulus Labs ha desarrollado RockyBot (un bot comercial en cadena) y Leela vs. the World (un juego de ajedrez), donde personas reales juegan contra una instancia verificable en cadena del motor de ajedrez Leela.
Humano
Giza es un protocolo dedicado al desarrollo de la economía a través de la IA. Puede implementar modelos de IA en la cadena usando un método completamente libre de confianza. Está respaldado por la cooperación de StarkWare y finalmente se da cuenta de un mercado que proporciona un camino alternativo para el desarrollo de la IA.
Zkaptcha
Zkaptcha se centra en el problema de los robots en Web3, protege los contratos inteligentes de los ataques de robots, utiliza pruebas de conocimiento cero para crear contratos inteligentes resistentes a los ataques de Sybil y proporciona servicios de código de verificación para contratos inteligentes. Actualmente, el proyecto permite a los usuarios finales generar una prueba del trabajo humano al completar captchas. En el futuro, Zkaptcha heredará zkML y lanzará un servicio similar a los captchas Web 2 existentes, pero también puede analizar comportamientos como los movimientos del mouse para determinar el usuario. Es real.
Conclusión
En la actualidad, no hay muchos productos en el campo de la combinación de zkML y crypto, y se encontrarán algunos problemas en el proceso de creación de dichos productos, y zkML y crypto pueden necesitar más mejoras y optimización en el futuro. Sin embargo, con la combinación de zkSNARK y ML, tenemos motivos para creer que el poder de zkML puede brindar mejores perspectivas y desarrollo a las criptomonedas, y también esperamos más productos en este campo. La tecnología zk y las criptomonedas brindan seguridad para el funcionamiento de ML Entorno creíble, y en el futuro, además de la innovación de productos, también puede dar lugar a la innovación del modelo de negocio criptográfico, porque en este mundo Web 3 salvaje y anárquico, la descentralización, la tecnología criptográfica y la confianza son las instalaciones básicas más importantes.
Ver originales
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
¿Será zkML la nueva dirección de la pista zk?
Escrito por: Leo
La reciente explosión de Worldcoin también ha creado suficiente impulso para una narrativa Web3+AI.Worldcoin pertenece al concepto de zkML, derivado de zk+ML (prueba de conocimiento cero y aprendizaje automático), y también es una combinación emergente de la que se ha hablado. acerca de recientemente. tecnología zk No hace falta decir que ML es un subcampo de AI AI + Web3 ha sido una narrativa muy popular en la industria antes, pero en la actualidad, no existe un buen concepto o caso de uso para conectar a la perfección los dos. Recientemente, en la conferencia de Montenegro, Vitalik también elogió mucho a zkSNARK, junto con la explosión de Worldcoin, por lo que es predecible que zkML se destaque.
Es posible que no esté familiarizado con zkML. Este artículo principalmente aclara la niebla sobre zkML para usted, centrándose en la introducción, los casos de uso y algunos proyectos potenciales de zkML. Debido a que no hay muchos casos de uso de zkML en la actualidad, espero que pueda aprovechar la oportunidad e infórmate con anticipación Nuevos conceptos y casos de uso, prepárate.
Web 3 + AA
zkML combina la prueba de conocimiento cero y el aprendizaje automático. De hecho, fuera de la Web 3, ML ya no es una palabra nueva. Esta tecnología ha sido ampliamente utilizada en algunos campos, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la conducción autónoma, e- comercio, etc. Todos los campos han alcanzado un nivel superior a través de la tecnología ML, e incluso en algunos campos ML ya ha ocupado una posición dominante, por lo que el futuro zkML también es la tendencia general, y la incorporación de ML en contratos inteligentes también proporcionará contratos inteligentes con métodos de procesamiento más complejos e inteligentes.
Al agregar capacidades de ML, los contratos inteligentes pueden volverse más autónomos y dinámicos, lo que les permite actuar en función de datos en cadena en tiempo real en lugar de reglas estáticas. Los contratos inteligentes serán más flexibles y se adaptarán a más escenarios, incluidos aquellos que pueden no haberse previsto cuando se creó originalmente el contrato. En resumen, las capacidades de ML amplificarán la automatización, la precisión, la eficiencia y la flexibilidad de cualquier contrato inteligente que pongamos en cadena.
Actualmente, una de las razones por las que ML no se adopta ampliamente en criptografía es que es computacionalmente costoso ejecutar estos modelos en cadena, como fastBERP, una clase de modelos de lenguaje NLP, que necesita usar alrededor de 1800 MFLOPS (millones de flotadores) para adopción. aritmética de puntos), que no se puede ejecutar directamente en el EVM. Si bien los modelos de aplicaciones deben hacer predicciones basadas en datos del mundo real, para tener contratos inteligentes a escala de ML, los contratos deben obtener tales predicciones;
La segunda razón es la necesidad de lidiar con el marco de confianza de los modelos ML. Hay dos puntos principales. Uno es su privacidad: como se mencionó anteriormente, los parámetros del modelo suelen ser privados y, en algunos casos, las entradas del modelo también deben mantenerse en secreto. , que, naturalmente, existen algunos problemas de confianza entre el propietario del modelo y el usuario del modelo; el segundo es la caja negra algorítmica, y los modelos ML a veces se denominan "cajas negras" porque involucran muchos pasos automatizados en el proceso de cálculo que son difíciles de entender o explicar. Estos pasos involucran algoritmos complejos y grandes cantidades de datos que conducen a resultados indeterminados y, a veces, aleatorios, lo que hace que los algoritmos sean ideales para el sesgo e incluso la discriminación. Y la tecnología zk puede resolver este problema de confianza de manera muy eficiente.
Entonces, en este momento, zkSNARK apareció junto con la tendencia. La tecnología zk en zkML se refiere principalmente a zkSNARK. zkSNARK nos brinda una solución: cualquiera puede ejecutar un modelo fuera de la cadena y generar una prueba concisa y verificable de que el modelo esperado produce un resultado específico, y esta prueba puede publicarse en cadena y capturarse mediante contratos inteligentes y mejorar su inteligencia. Los modelos ML generalmente requieren tres partes: datos de entrenamiento, arquitectura del modelo y parámetros del modelo. Siempre que el modelo entrenado pase la verificación de razonamiento, puede abrir un espacio de diseño actualizado para contratos inteligentes. (El entrenamiento y el razonamiento del modelo no se describirán demasiado)
Casos de uso de zkML en criptografía
Y el contrato inteligente después de agregar zkSNARK +ML también tendrá muchos casos de uso, los siguientes son sus casos de uso:
DeFi
Oracle de aprendizaje automático verificable fuera de la cadena
Al combinar zkSNARK con el razonamiento verificado de los modelos ML, estos oráculos ML fuera de la cadena se pueden usar para resolver de manera confiable los mercados de predicción del mundo real, los contratos de protocolo seguro, etc. mediante la verificación del razonamiento y la publicación de evidencia en la cadena.
ML DeFi parametrizado
Muchas subdivisiones de DeFi en realidad pueden automatizarse. Por ejemplo, los protocolos de préstamo podrían usar modelos ML para actualizar parámetros en tiempo real. Los protocolos de préstamos actuales confían principalmente en modelos fuera de la cadena administrados por organizaciones para determinar coeficientes de garantía, LTV, umbrales de liquidación, etc. ML puede proporcionar una mejor alternativa, modelos de código abierto capacitados por la comunidad que cualquiera puede ejecutar y verificar.
Estrategias comerciales automatizadas
Una forma de verificar el retorno de una estrategia comercial es hacer que el MP proporcione a los inversores varias pruebas retrospectivas, es imposible verificar que el estratega siguió el modelo al ejecutar la operación, pero zkML puede brindar una solución para esto, el MP puede ser implementado en una ubicación específica Proporciona prueba de validación del razonamiento del modelo financiero.
Dominio de seguridad
SEGUIMIENTO DE FRAUDE PARA SMART CONTRACT
En lugar de un gobierno manual o actores centralizados que controlan la capacidad de suspender contratos, los modelos ML se pueden usar para detectar posibles comportamientos maliciosos y hacer cumplir los procedimientos de suspensión.
DID y Social
Reemplazo de claves privadas con autenticación biométrica (que es lo que hace Worldcoin actualmente)
La gestión de claves privadas sigue siendo otro dolor de cabeza para los usuarios de Web3. La extracción de claves privadas a través del reconocimiento facial u otros datos biométricos es una posible solución para zkML, y Worldcoin está aplicando esto exactamente de la misma manera, con su dispositivo Orb para determinar si alguien es una persona real sin intentar falsificar KYC, y usando la tecnología zk para asegurarse de que la salida de sus modelos ML no revele los datos personales de los usuarios, esto se logra a través de varios sensores de cámara y modelos de aprendizaje automático que analizan las características faciales y del iris.
Recomendación personalizada y filtrado de contenidos para redes sociales Web3
Del mismo modo, algunas redes sociales de Web 3 pueden obtener fácilmente las preferencias y los datos de los usuarios, mostrarnos spam y enlaces falsos, y muchos enlaces falsos conducen al robo de billeteras de los usuarios, etc., pero podemos evitar muchos contenidos innecesarios y enlaces de correo electrónico a través de la tecnología zkML. .
Economía del creador y juegos
Reequilibrio de la economía en el juego
Los modelos ML se pueden usar para ajustar dinámicamente la emisión, el suministro, la destrucción, los umbrales de votación, etc. de tokens. Un modelo posible es un contrato de incentivo que puede reequilibrar la economía del juego si se alcanza un cierto umbral de reequilibrio y se verifica la prueba del razonamiento.
Nuevo tipo de juego de cadenas
Se pueden crear juegos cooperativos de IA humana y otros juegos innovadores en cadena, donde un modelo de IA sin confianza actúa como un NPC, y todas las acciones del NPC se publican en la cadena con una prueba del modelo.
proyecto de potencial ecológico zkML
Dado que zkML aún se encuentra en la etapa inicial de desarrollo, no se pueden encontrar muchos proyectos. Los siguientes son los proyectos potenciales encontrados para todos:
Moneda mundial
Worldcoin no se describirá demasiado, todos deben estar familiarizados con él, consulte "Si Worldcoin tiene éxito, ¿qué impacto tendrá en la industria del cifrado?"
Laboratorios de módulos
Modulus Labs es uno de los proyectos más diversos en zkML, la tecnología necesaria para construir IA en la cadena. Trabaje tanto en casos de uso como en investigaciones relacionadas. Por el lado de la aplicación, Modulus Labs ha desarrollado RockyBot (un bot comercial en cadena) y Leela vs. the World (un juego de ajedrez), donde personas reales juegan contra una instancia verificable en cadena del motor de ajedrez Leela.
Humano
Giza es un protocolo dedicado al desarrollo de la economía a través de la IA. Puede implementar modelos de IA en la cadena usando un método completamente libre de confianza. Está respaldado por la cooperación de StarkWare y finalmente se da cuenta de un mercado que proporciona un camino alternativo para el desarrollo de la IA.
Zkaptcha
Zkaptcha se centra en el problema de los robots en Web3, protege los contratos inteligentes de los ataques de robots, utiliza pruebas de conocimiento cero para crear contratos inteligentes resistentes a los ataques de Sybil y proporciona servicios de código de verificación para contratos inteligentes. Actualmente, el proyecto permite a los usuarios finales generar una prueba del trabajo humano al completar captchas. En el futuro, Zkaptcha heredará zkML y lanzará un servicio similar a los captchas Web 2 existentes, pero también puede analizar comportamientos como los movimientos del mouse para determinar el usuario. Es real.
Conclusión
En la actualidad, no hay muchos productos en el campo de la combinación de zkML y crypto, y se encontrarán algunos problemas en el proceso de creación de dichos productos, y zkML y crypto pueden necesitar más mejoras y optimización en el futuro. Sin embargo, con la combinación de zkSNARK y ML, tenemos motivos para creer que el poder de zkML puede brindar mejores perspectivas y desarrollo a las criptomonedas, y también esperamos más productos en este campo. La tecnología zk y las criptomonedas brindan seguridad para el funcionamiento de ML Entorno creíble, y en el futuro, además de la innovación de productos, también puede dar lugar a la innovación del modelo de negocio criptográfico, porque en este mundo Web 3 salvaje y anárquico, la descentralización, la tecnología criptográfica y la confianza son las instalaciones básicas más importantes.