Dans le monde sauvage et anarchique du Web3, la décentralisation, la crypto-technologie et la confiance sont les infrastructures les plus élémentaires.
Écrit par : Léo
L'explosion récente de Worldcoin a également créé suffisamment d'élan pour un récit Web3 + AI. Worldcoin appartient au concept de zkML, dérivé de zk + ML (zero-knowledge proof and machine learning), et est également une combinaison émergente qui a été discutée à propos de la technologie zk récente Inutile de dire que le ML est un sous-domaine de l'IA. AI + Web3 a déjà été un récit très populaire dans l'industrie, mais à l'heure actuelle, il n'existe pas de bon concept ou de cas d'utilisation pour relier les deux de manière transparente. Récemment, lors de la conférence du Monténégro, Vitalik a également fait l'éloge de zkSNARK, associé à l'explosion de Worldcoin, il est donc prévisible que zkML se démarquera.
Vous n'êtes peut-être pas familier avec zkML. Cet article éclaircit principalement le brouillard sur zkML pour vous, en se concentrant sur l'introduction, les cas d'utilisation et certains projets potentiels de zkML. Parce qu'il n'y a pas beaucoup de cas d'utilisation de zkML à l'heure actuelle, j'espère que vous pourrez saisir l'opportunité et renseignez-vous à l'avance Nouveaux concepts et cas d'utilisation, préparez-vous.
Web 3 + ML
zkML combine la preuve de la connaissance zéro et l'apprentissage automatique. En fait, en dehors du Web 3, ML n'est plus un mot nouveau. Cette technologie a été largement utilisée dans certains domaines, tels que le traitement du langage naturel (NLP), la conduite autonome, l'e- commerce, etc. Tous les domaines ont atteint un niveau supérieur grâce à la technologie ML, et même dans certains domaines, ML a déjà occupé une position dominante, de sorte que le futur zkML est également la tendance générale, et l'intégration de ML dans les contrats intelligents fournira également des contrats intelligents avec des méthodes de traitement plus complexes et plus intelligentes.
En ajoutant des fonctionnalités ML, les contrats intelligents peuvent devenir plus autonomes et dynamiques, leur permettant d'agir en fonction de données en temps réel sur la chaîne plutôt que de règles statiques. Les contrats intelligents seront plus flexibles et s'adapteront à davantage de scénarios, y compris ceux qui n'auraient peut-être pas été anticipés lors de la création du contrat. En bref, les capacités de ML amplifient l'automatisation, la précision, l'efficacité et la flexibilité de tout contrat intelligent que nous mettons en chaîne.
Actuellement, l'une des raisons pour lesquelles ML n'est pas largement adopté dans la cryptographie est qu'il est coûteux en calcul d'exécuter ces modèles en chaîne, tels que fastBERP - une classe de modèles de langage NLP, qui doit utiliser environ 1800 MFLOPS (millions de flotteurs) pour adoption. arithmétique des points), qui ne peut pas être exécuté directement sur l'EVM. Alors que les modèles d'application doivent faire des prédictions basées sur des données du monde réel, pour avoir des contrats intelligents à l'échelle du ML, les contrats doivent obtenir de telles prédictions ;
La deuxième raison est la nécessité de gérer le cadre de confiance des modèles ML. Il y a deux points principaux. Le premier est sa confidentialité : comme mentionné précédemment, les paramètres du modèle sont généralement privés et, dans certains cas, les entrées du modèle doivent également être gardées secrètes. , qui naturellement Il existe des problèmes de confiance entre le propriétaire du modèle et l'utilisateur du modèle ; le second est la boîte noire algorithmique, et les modèles ML sont parfois appelés "boîtes noires" car ils impliquent de nombreuses étapes automatisées dans le processus de calcul qui sont difficiles à comprendre ou expliquer. Ces étapes impliquent des algorithmes complexes et de grandes quantités de données qui conduisent à des sorties indéterminées et parfois aléatoires, ce qui rend les algorithmes propices aux biais et même à la discrimination. Et la technologie zk peut résoudre ce problème de confiance très efficacement.
Donc, à cette époque, zkSNARK est apparu le long de la tendance. La technologie zk dans zkML fait principalement référence à zkSNARK. zkSNARK nous fournit une solution : n'importe qui peut exécuter un modèle hors chaîne et générer une preuve concise et vérifiable que le modèle produit un résultat spécifique, et cette preuve peut être publiée en chaîne et capturée par des contrats intelligents et améliorer leur intelligence. Les modèles ML nécessitent généralement trois parties : les données d'entraînement, l'architecture du modèle et les paramètres du modèle. Tant que le modèle formé réussit la vérification du raisonnement, il peut ouvrir un espace de conception mis à jour pour les contrats intelligents. (La formation et le raisonnement du modèle ne seront pas trop décrits)
Cas d'utilisation de zkML en crypto
Et le contrat intelligent après l'ajout de zkSNARK + ML aura également de nombreux cas d'utilisation, voici ses cas d'utilisation :
Combinant zkSNARK avec le raisonnement vérifié des modèles ML, ces oracles ML hors chaîne peuvent être utilisés pour résoudre de manière fiable les marchés de prédiction du monde réel, les contrats de protocole sécurisés, etc. en vérifiant le raisonnement et en publiant des preuves en chaîne.
DeFi paramétré par ML
De nombreuses subdivisions de DeFi peuvent en fait être automatisées. Par exemple, les protocoles de prêt pourraient utiliser des modèles ML pour mettre à jour les paramètres en temps réel. Les protocoles de prêt actuels font principalement confiance aux modèles hors chaîne gérés par des organisations pour déterminer les coefficients de garantie, le LTV, les seuils de liquidation, etc. Le ML peut fournir une meilleure alternative, des modèles open source formés par la communauté que tout le monde peut exécuter et vérifier.
Stratégies de trading automatisées
Une façon de vérifier le retour d'une stratégie de trading est de demander au MP de fournir aux investisseurs divers backtests, il est impossible de vérifier que le stratège a suivi le modèle lors de l'exécution de la transaction, mais zkML peut apporter une solution à cela, le MP peut être déployé à un endroit spécifique Fournit la preuve de la validation du raisonnement du modèle financier.
Domaine de sécurité
SURVEILLANCE DE LA FRAUDE POUR LES CONTRATS INTELLIGENTS
Au lieu d'une gouvernance manuelle ou d'acteurs centralisés contrôlant la possibilité de suspendre des contrats, les modèles ML peuvent être utilisés pour détecter d'éventuels comportements malveillants et appliquer des procédures de suspension.
SDA et réseaux sociaux
** Remplacement des clés privées par une authentification biométrique (ce que fait actuellement Worldcoin) **
La gestion des clés privées reste un autre casse-tête pour les utilisateurs du Web3. L'extraction de clés privées via la reconnaissance faciale ou d'autres données biométriques est une solution possible pour zkML, et Worldcoin l'applique exactement de la même manière, avec son appareil Orb pour déterminer si quelqu'un est une personne réelle sans essayer de simuler KYC, et en utilisant la technologie zk pour garantir que la sortie de ses modèles ML ne révèle pas les données personnelles des utilisateurs, ceci est réalisé grâce à divers capteurs de caméra et modèles d'apprentissage automatique qui analysent les caractéristiques du visage et de l'iris.
Recommandation personnalisée et filtrage de contenu pour les réseaux sociaux Web3
De même, certains médias sociaux Web 3 peuvent facilement obtenir les préférences et les données des utilisateurs, nous montrer du spam et de faux liens, et de nombreux faux liens conduisent au vol de portefeuilles d'utilisateurs, etc., mais nous pouvons éviter de nombreux contenus et liens de messagerie inutiles grâce à la technologie zkML. .
Économie des créateurs et jeux vidéo
Rééquilibrage de l'économie en jeu
Les modèles ML peuvent être utilisés pour ajuster dynamiquement l'émission, l'approvisionnement, la destruction, les seuils de vote de jetons, etc. Un modèle possible est un contrat incitatif qui peut rééquilibrer l'économie du jeu si un certain seuil de rééquilibrage est atteint et que la preuve du raisonnement est vérifiée.
Nouveau type de jeu de chaîne
Des jeux coopératifs humains-IA et d'autres jeux innovants en chaîne peuvent être créés, où un modèle d'IA sans confiance agit comme un PNJ, et toutes les actions du PNJ sont publiées en chaîne avec une preuve du modèle.
projet de potentiel écologique zkML
Étant donné que zkML n'en est encore qu'à ses débuts, il n'y a pas beaucoup de projets qui peuvent être trouvés. Voici les projets potentiels trouvés pour tout le monde :
Monnaie mondiale
Worldcoin ne sera pas trop décrit, tout le monde devrait le connaître, veuillez vous référer à "Si Worldcoin réussit, quel impact aura-t-il sur l'industrie du chiffrement ?"
Laboratoires de module
Modulus Labs est l'un des projets les plus diversifiés de zkML, la technologie nécessaire pour construire l'IA sur la chaîne. Travailler à la fois sur des cas d'utilisation et sur des recherches connexes. Du côté des applications, Modulus Labs a développé RockyBot (un robot de trading en chaîne) et Leela contre le monde (un jeu d'échecs), où de vraies personnes jouent contre une instance en chaîne vérifiable du moteur d'échecs Leela.
Humain
Giza est un protocole dédié au développement de l'économie par l'IA. Il peut déployer des modèles d'IA sur la chaîne en utilisant une méthode totalement sans confiance. Il est soutenu par la coopération StarkWare et réalise enfin un marché qui offre une voie alternative pour le développement de l'IA.
Zkaptcha
Zkaptcha se concentre sur le problème des robots dans Web3, protège les contrats intelligents contre les attaques de robots, utilise des preuves à connaissance nulle pour créer des contrats intelligents résistants aux attaques Sybil et fournit des services de code de vérification pour les contrats intelligents. Actuellement, le projet permet aux utilisateurs finaux de générer une preuve de travail humain en remplissant des captchas. À l'avenir, Zkaptcha héritera de zkML et lancera un service similaire aux captchas Web 2 existants, mais pourra également analyser des comportements tels que les mouvements de la souris pour déterminer l'utilisateur. c'est réel.
Conclusion
À l'heure actuelle, il n'y a pas beaucoup de produits dans le domaine de la combinaison de zkML et de crypto, et certains problèmes seront rencontrés lors du processus de construction de ces produits, et zkML et crypto pourraient nécessiter davantage d'améliorations et d'optimisations à l'avenir. Cependant, avec la combinaison de zkSNARK et ML, nous avons des raisons de croire que la puissance de zkML peut apporter de meilleures perspectives et un meilleur développement à la crypto, et nous attendons également plus de produits dans ce domaine. La technologie zk et la crypto assurent la sécurité du fonctionnement de ML Environnement crédible, et à l'avenir, en plus de l'innovation produit, il pourrait également donner naissance à l'innovation du modèle commercial crypto, car dans ce monde sauvage et anarchique du Web 3, la décentralisation, la technologie crypto et la confiance sont les installations de base les plus importantes.
Voir l'original
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Le zkML sera-t-il la nouvelle direction de la piste zk ?
Écrit par : Léo
L'explosion récente de Worldcoin a également créé suffisamment d'élan pour un récit Web3 + AI. Worldcoin appartient au concept de zkML, dérivé de zk + ML (zero-knowledge proof and machine learning), et est également une combinaison émergente qui a été discutée à propos de la technologie zk récente Inutile de dire que le ML est un sous-domaine de l'IA. AI + Web3 a déjà été un récit très populaire dans l'industrie, mais à l'heure actuelle, il n'existe pas de bon concept ou de cas d'utilisation pour relier les deux de manière transparente. Récemment, lors de la conférence du Monténégro, Vitalik a également fait l'éloge de zkSNARK, associé à l'explosion de Worldcoin, il est donc prévisible que zkML se démarquera.
Vous n'êtes peut-être pas familier avec zkML. Cet article éclaircit principalement le brouillard sur zkML pour vous, en se concentrant sur l'introduction, les cas d'utilisation et certains projets potentiels de zkML. Parce qu'il n'y a pas beaucoup de cas d'utilisation de zkML à l'heure actuelle, j'espère que vous pourrez saisir l'opportunité et renseignez-vous à l'avance Nouveaux concepts et cas d'utilisation, préparez-vous.
Web 3 + ML
zkML combine la preuve de la connaissance zéro et l'apprentissage automatique. En fait, en dehors du Web 3, ML n'est plus un mot nouveau. Cette technologie a été largement utilisée dans certains domaines, tels que le traitement du langage naturel (NLP), la conduite autonome, l'e- commerce, etc. Tous les domaines ont atteint un niveau supérieur grâce à la technologie ML, et même dans certains domaines, ML a déjà occupé une position dominante, de sorte que le futur zkML est également la tendance générale, et l'intégration de ML dans les contrats intelligents fournira également des contrats intelligents avec des méthodes de traitement plus complexes et plus intelligentes.
En ajoutant des fonctionnalités ML, les contrats intelligents peuvent devenir plus autonomes et dynamiques, leur permettant d'agir en fonction de données en temps réel sur la chaîne plutôt que de règles statiques. Les contrats intelligents seront plus flexibles et s'adapteront à davantage de scénarios, y compris ceux qui n'auraient peut-être pas été anticipés lors de la création du contrat. En bref, les capacités de ML amplifient l'automatisation, la précision, l'efficacité et la flexibilité de tout contrat intelligent que nous mettons en chaîne.
Actuellement, l'une des raisons pour lesquelles ML n'est pas largement adopté dans la cryptographie est qu'il est coûteux en calcul d'exécuter ces modèles en chaîne, tels que fastBERP - une classe de modèles de langage NLP, qui doit utiliser environ 1800 MFLOPS (millions de flotteurs) pour adoption. arithmétique des points), qui ne peut pas être exécuté directement sur l'EVM. Alors que les modèles d'application doivent faire des prédictions basées sur des données du monde réel, pour avoir des contrats intelligents à l'échelle du ML, les contrats doivent obtenir de telles prédictions ;
La deuxième raison est la nécessité de gérer le cadre de confiance des modèles ML. Il y a deux points principaux. Le premier est sa confidentialité : comme mentionné précédemment, les paramètres du modèle sont généralement privés et, dans certains cas, les entrées du modèle doivent également être gardées secrètes. , qui naturellement Il existe des problèmes de confiance entre le propriétaire du modèle et l'utilisateur du modèle ; le second est la boîte noire algorithmique, et les modèles ML sont parfois appelés "boîtes noires" car ils impliquent de nombreuses étapes automatisées dans le processus de calcul qui sont difficiles à comprendre ou expliquer. Ces étapes impliquent des algorithmes complexes et de grandes quantités de données qui conduisent à des sorties indéterminées et parfois aléatoires, ce qui rend les algorithmes propices aux biais et même à la discrimination. Et la technologie zk peut résoudre ce problème de confiance très efficacement.
Donc, à cette époque, zkSNARK est apparu le long de la tendance. La technologie zk dans zkML fait principalement référence à zkSNARK. zkSNARK nous fournit une solution : n'importe qui peut exécuter un modèle hors chaîne et générer une preuve concise et vérifiable que le modèle produit un résultat spécifique, et cette preuve peut être publiée en chaîne et capturée par des contrats intelligents et améliorer leur intelligence. Les modèles ML nécessitent généralement trois parties : les données d'entraînement, l'architecture du modèle et les paramètres du modèle. Tant que le modèle formé réussit la vérification du raisonnement, il peut ouvrir un espace de conception mis à jour pour les contrats intelligents. (La formation et le raisonnement du modèle ne seront pas trop décrits)
Cas d'utilisation de zkML en crypto
Et le contrat intelligent après l'ajout de zkSNARK + ML aura également de nombreux cas d'utilisation, voici ses cas d'utilisation :
DeFi
** Oracle d'apprentissage automatique hors chaîne vérifiable **
Combinant zkSNARK avec le raisonnement vérifié des modèles ML, ces oracles ML hors chaîne peuvent être utilisés pour résoudre de manière fiable les marchés de prédiction du monde réel, les contrats de protocole sécurisés, etc. en vérifiant le raisonnement et en publiant des preuves en chaîne.
DeFi paramétré par ML
De nombreuses subdivisions de DeFi peuvent en fait être automatisées. Par exemple, les protocoles de prêt pourraient utiliser des modèles ML pour mettre à jour les paramètres en temps réel. Les protocoles de prêt actuels font principalement confiance aux modèles hors chaîne gérés par des organisations pour déterminer les coefficients de garantie, le LTV, les seuils de liquidation, etc. Le ML peut fournir une meilleure alternative, des modèles open source formés par la communauté que tout le monde peut exécuter et vérifier.
Stratégies de trading automatisées
Une façon de vérifier le retour d'une stratégie de trading est de demander au MP de fournir aux investisseurs divers backtests, il est impossible de vérifier que le stratège a suivi le modèle lors de l'exécution de la transaction, mais zkML peut apporter une solution à cela, le MP peut être déployé à un endroit spécifique Fournit la preuve de la validation du raisonnement du modèle financier.
Domaine de sécurité
SURVEILLANCE DE LA FRAUDE POUR LES CONTRATS INTELLIGENTS
Au lieu d'une gouvernance manuelle ou d'acteurs centralisés contrôlant la possibilité de suspendre des contrats, les modèles ML peuvent être utilisés pour détecter d'éventuels comportements malveillants et appliquer des procédures de suspension.
SDA et réseaux sociaux
** Remplacement des clés privées par une authentification biométrique (ce que fait actuellement Worldcoin) **
La gestion des clés privées reste un autre casse-tête pour les utilisateurs du Web3. L'extraction de clés privées via la reconnaissance faciale ou d'autres données biométriques est une solution possible pour zkML, et Worldcoin l'applique exactement de la même manière, avec son appareil Orb pour déterminer si quelqu'un est une personne réelle sans essayer de simuler KYC, et en utilisant la technologie zk pour garantir que la sortie de ses modèles ML ne révèle pas les données personnelles des utilisateurs, ceci est réalisé grâce à divers capteurs de caméra et modèles d'apprentissage automatique qui analysent les caractéristiques du visage et de l'iris.
Recommandation personnalisée et filtrage de contenu pour les réseaux sociaux Web3
De même, certains médias sociaux Web 3 peuvent facilement obtenir les préférences et les données des utilisateurs, nous montrer du spam et de faux liens, et de nombreux faux liens conduisent au vol de portefeuilles d'utilisateurs, etc., mais nous pouvons éviter de nombreux contenus et liens de messagerie inutiles grâce à la technologie zkML. .
Économie des créateurs et jeux vidéo
Rééquilibrage de l'économie en jeu
Les modèles ML peuvent être utilisés pour ajuster dynamiquement l'émission, l'approvisionnement, la destruction, les seuils de vote de jetons, etc. Un modèle possible est un contrat incitatif qui peut rééquilibrer l'économie du jeu si un certain seuil de rééquilibrage est atteint et que la preuve du raisonnement est vérifiée.
Nouveau type de jeu de chaîne
Des jeux coopératifs humains-IA et d'autres jeux innovants en chaîne peuvent être créés, où un modèle d'IA sans confiance agit comme un PNJ, et toutes les actions du PNJ sont publiées en chaîne avec une preuve du modèle.
projet de potentiel écologique zkML
Étant donné que zkML n'en est encore qu'à ses débuts, il n'y a pas beaucoup de projets qui peuvent être trouvés. Voici les projets potentiels trouvés pour tout le monde :
Monnaie mondiale
Worldcoin ne sera pas trop décrit, tout le monde devrait le connaître, veuillez vous référer à "Si Worldcoin réussit, quel impact aura-t-il sur l'industrie du chiffrement ?"
Laboratoires de module
Modulus Labs est l'un des projets les plus diversifiés de zkML, la technologie nécessaire pour construire l'IA sur la chaîne. Travailler à la fois sur des cas d'utilisation et sur des recherches connexes. Du côté des applications, Modulus Labs a développé RockyBot (un robot de trading en chaîne) et Leela contre le monde (un jeu d'échecs), où de vraies personnes jouent contre une instance en chaîne vérifiable du moteur d'échecs Leela.
Humain
Giza est un protocole dédié au développement de l'économie par l'IA. Il peut déployer des modèles d'IA sur la chaîne en utilisant une méthode totalement sans confiance. Il est soutenu par la coopération StarkWare et réalise enfin un marché qui offre une voie alternative pour le développement de l'IA.
Zkaptcha
Zkaptcha se concentre sur le problème des robots dans Web3, protège les contrats intelligents contre les attaques de robots, utilise des preuves à connaissance nulle pour créer des contrats intelligents résistants aux attaques Sybil et fournit des services de code de vérification pour les contrats intelligents. Actuellement, le projet permet aux utilisateurs finaux de générer une preuve de travail humain en remplissant des captchas. À l'avenir, Zkaptcha héritera de zkML et lancera un service similaire aux captchas Web 2 existants, mais pourra également analyser des comportements tels que les mouvements de la souris pour déterminer l'utilisateur. c'est réel.
Conclusion
À l'heure actuelle, il n'y a pas beaucoup de produits dans le domaine de la combinaison de zkML et de crypto, et certains problèmes seront rencontrés lors du processus de construction de ces produits, et zkML et crypto pourraient nécessiter davantage d'améliorations et d'optimisations à l'avenir. Cependant, avec la combinaison de zkSNARK et ML, nous avons des raisons de croire que la puissance de zkML peut apporter de meilleures perspectives et un meilleur développement à la crypto, et nous attendons également plus de produits dans ce domaine. La technologie zk et la crypto assurent la sécurité du fonctionnement de ML Environnement crédible, et à l'avenir, en plus de l'innovation produit, il pourrait également donner naissance à l'innovation du modèle commercial crypto, car dans ce monde sauvage et anarchique du Web 3, la décentralisation, la technologie crypto et la confiance sont les installations de base les plus importantes.