क्या शून्य-ज्ञान मशीन लर्निंग (zkML) ऑन-चेन AI का भविष्य है? (गुणवत्ता परियोजनाओं के परिचय के साथ)

मूल लेखक | @डिस्टिल्डक्रिप्टो

संकलन | गोलेम

चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल की लोकप्रियता के बाद से, विकेन्द्रीकृत नेटवर्क पर समान मशीन लर्निंग मॉडल चलाना ब्लॉकचेन + एआई के मुख्य आख्यानों में से एक बन गया है। हालाँकि, हम विकेंद्रीकृत नेटवर्क पर तर्क के लिए विशिष्ट एमएल मॉडल का उपयोग करने पर भरोसा नहीं कर सकते हैं जैसे हम ओपनएआई जैसी प्रतिष्ठित कंपनियों पर भरोसा करते हैं, इसलिए हमें इसे सत्यापित करने की आवश्यकता है। डेटा की गोपनीयता को ध्यान में रखते हुए, शून्य-ज्ञान मशीन लर्निंग (zkML) आम तौर पर आशावादी है, तो क्या यह ऑन-चेन एआई का भविष्य होगा?

इस लेख में, ओडेली प्लैनेट डेली संक्षेप में zkML के बारे में बुनियादी ज्ञान का परिचय देगा, ध्यान देने योग्य zkML परियोजनाओं की चर्चा कीजिए, तथा अंत में संक्षेप में zkML की सीमाओं और वैकल्पिक समाधानों की व्याख्या कीजिए।

zkML के बारे में बुनियादी जानकारी

शून्य-ज्ञान मशीन लर्निंग (zkML) कंप्यूटिंग में गोपनीयता दृष्टिकोण के समान है। इसमें मुख्य रूप से दो भाग शामिल हैं:

• कार्य निष्पादित करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करें;

• सभी विवरण बताए बिना सिद्ध करें कि कार्य सही ढंग से पूरा हुआ।

सरल शब्दों में, यह इस प्रकार काम करता है:

a. कार्य चलाएँ

कोई व्यक्ति कुछ डेटा को संसाधित करने और परिणाम प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है, जो कि एक शेफ द्वारा केक बनाने की विधि का पालन करने जैसा है, लेकिन किसी को भी इसकी सामग्री के बारे में नहीं बताता है।

बी. प्रूफ़ कार्य

जब कार्य पूरा हो जाता है, तो वे इसका प्रमाण दिखा सकते हैं। उदाहरण के लिए, मैंने इस विशिष्ट मॉडल में इस विशिष्ट इनपुट का उपयोग किया और यह परिणाम प्राप्त किया। वे वास्तव में यह साबित कर रहे हैं कि उन्होंने रेसिपी में दिए गए चरणों का सही तरीके से पालन किया है।

ग. गोपनीयता बनाए रखें

zkML की खूबसूरती यह है कि जब वे साबित करते हैं कि कोई कार्य सही तरीके से किया गया था, तो वे कुछ विवरण, जैसे इनपुट डेटा, मॉडल ने कैसे काम किया, या परिणाम, निजी रख सकते हैं। संक्षेप में, zkML प्रूवर को यह कहने की अनुमति देता है कि "मुझ पर भरोसा करो, मैंने यह सही किया" जबकि अभी भी उनके तरीके और डेटा निजी रहते हैं।

उल्लेखनीय zkML परियोजनाओं का परिचय

zkML की अवधारणा को प्रस्तावित हुए लगभग एक साल हो चुका है। वर्तमान में, कई संबंधित परियोजनाएँ निर्माणाधीन हैं, और उनमें से कुछ ने बाज़ार में टोकन जारी किए हैं। मेसारी प्रसिद्ध वी.सी. द्वारा निवेशित कुछ zkML परियोजनाओं की सूची दी गई है, जिनका परिचय नीचे दिया जाएगा।

स्रोत: मेसारी

स्पेक्ट्रल

स्पेक्ट्रल वेब3 के लिए ऑन-चेन एजेंट अर्थव्यवस्था का निर्माण कर रहा है। उनका प्रमुख उत्पाद, SYNTAX, एक मालिकाना LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) है जो सॉलिडिटी कोड उत्पन्न करता है। स्पेक्ट्रल उपयोगकर्ताओं को स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट को बेहतर बनाने के लिए विकेंद्रीकृत एमएल अनुमान का लाभ उठाते हुए ऑन-चेन स्वायत्त एजेंट बनाने में सक्षम बनाता है। इसके अतिरिक्त, zkML का उपयोग करके, स्पेक्ट्रल यह सबूत देने में सक्षम है कि एक विशिष्ट भविष्यवाणी एक विशिष्ट एमएल मॉडल द्वारा उत्पन्न की गई थी, जिससे प्रक्रिया में विश्वास और प्रामाणिकता सुनिश्चित होती है।

स्पेक्ट्रल ने SPEC नामक एक टोकन जारी किया है जिसका बाजार मूल्य $119 मिलियन है।

वर्ल्डकॉइन

वर्ल्डकॉइन एक ओपन सोर्स सिस्टम विकसित कर रहा है जिसका उद्देश्य सभी को वैश्विक अर्थव्यवस्था में भाग लेने की अनुमति देना है। वर्ल्डकॉइन में, zkML का एक संभावित उपयोग आईरिस पहचान तकनीक की सुरक्षा और गोपनीयता में सुधार करना है। टोकन WLD का बाजार मूल्य वर्तमान में $1.07 बिलियन है।

यह ऐसे काम करता है:

a. बायोमेट्रिक सेल्फ-होस्टिंग

वर्ल्ड आईडी उपयोगकर्ता अपने बायोमेट्रिक डेटा, जैसे आईरिस स्कैन, को अपने मोबाइल डिवाइस पर सुरक्षित और एन्क्रिप्टेड रूप में संग्रहीत कर सकते हैं।

ख. स्थानीय प्रसंस्करण

इसके बाद उपयोगकर्ता आईरिस स्कैन से एक अद्वितीय कोड उत्पन्न करने के लिए एमएल मॉडल को अपने डिवाइस पर डाउनलोड कर सकते हैं।

सी. गोपनीयता संरक्षण प्रमाण

zkML का उपयोग करके, वे सीधे अपने डिवाइस पर एक प्रूफ बना सकते हैं। यह प्रूफ पुष्टि करता है कि उनका आईरिस कोड सही मॉडल का उपयोग करके स्कैन से सटीक रूप से उत्पन्न किया गया था। यह सब उपयोगकर्ता के वास्तविक डेटा को उजागर किए बिना किया जाता है।

रिस्क जीरो

आरआईएससी जीरो इसका उद्देश्य ऐसी कंप्यूटिंग सेवाएं प्रदान करके इंटरनेट पर विश्वास और दक्षता को बढ़ाना है, जिनमें पक्षों को एक-दूसरे पर विश्वास करने की आवश्यकता नहीं होती।

आरआईएससी जीरो के मुख्य बिंदु इस प्रकार हैं:

क. ब्लॉकचेन का विस्तार

यह जटिल ऑपरेशन करने के लिए बोनसाई प्रूफ़ सर्विस का उपयोग करता है, जिससे ब्लॉकचेन की सुरक्षा बढ़ जाती है। बोनसाई जटिल गणनाओं और निजी डेटा को ऑफ-चेन प्रबंधित करता है, जिससे दक्षता में सुधार होता है।

ख. स्पाइस एआई के साथ सहयोग

स्पाइस एआई यह कम्पोजेबल, उपयोग के लिए तैयार डेटा और AI इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है, जिसमें प्रबंधित क्लाउड-स्केल स्पाइस.ai OSS शामिल है। सहयोग का उद्देश्य डेवलपर्स को एक व्यापक zkML टूलकिट प्रदान करना है।

सी. मशीन लर्निंग सेवाएं

डेवलपर्स RISC Zero का उपयोग डेटा तक सुरक्षित रूप से पहुंचने और पूछताछ करने, एमएल मॉडल को निजी तौर पर प्रशिक्षित करने और यह प्रमाण देने के लिए कर सकते हैं कि डेटा सही तरीके से संसाधित किया गया था।

मूलतः, RISC Zero डेवलपर्स को MLaaS (सेवा के रूप में ML) सेवाएं प्रदान करता है, जबकि यह सुनिश्चित करता है कि डेटा और निष्पादन प्रक्रियाएं निजी और सुरक्षित रहें।

गीज़ा

गीज़ा एक मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो स्टार्कनेट नेटवर्क पर चलता है।

क. मुख्य उद्देश्य

गीज़ा का लक्ष्य ब्लॉकचेन पर सीधे एमएल परिचालन को बढ़ाना है।

ख. तकनीकी आधार

यह एमएल परिचालनों को सत्यापित करने के लिए स्टार्कनेट का उपयोग करता है, जो शून्य-ज्ञान (ZK) प्रमाणों का समर्थन करता है, तथा अंतर्निहित डेटा को लीक किए बिना गणनाओं की सटीकता और सुरक्षा सुनिश्चित करता है।

सी. आवेदन

स्टारकनेट पर, गीज़ा "गीज़ा एजेंट्स" को क्रॉस-प्रोटोकॉल यील्ड एग्रीगेशन, एसेट एलोकेशन और जोखिम-मुक्त मार्केट मेकिंग सहित विभिन्न वित्तीय रणनीतियों को स्वचालित रूप से निष्पादित करने में सक्षम बनाता है। अनिवार्य रूप से, zkML के लाभों का लाभ उठाते हुए, गीज़ा ब्लॉकचेन पर वित्तीय रणनीतियों के सुरक्षित और स्वचालित निष्पादन की अनुमति देता है।

वन्ना

वन्ना यह एक मॉड्यूलर AI रीजनिंग नेटवर्क है जो न केवल EVM चेन के साथ संगत है, बल्कि लचीली सुरक्षा भी प्रदान करता है। उपयोगकर्ता zkML, आशावादी ZK, opML, teeML, आदि जैसे कई सत्यापन विधियों में से चुन सकते हैं। Vannas भविष्य के उपयोग परिदृश्यों को मिलाकर, यह ऑन-चेन GameFi गेम संवाद उत्पन्न करने के लिए LLM का उपयोग करता है; ऑन-चेन स्मार्ट अनुबंध भेद्यता का पता लगाना; DeFi प्रोटोकॉल के लिए जोखिम चेतावनी इंजन; और एयरड्रॉप में चुड़ैल खातों को चिह्नित करने के लिए एक प्रतिष्ठा प्रणाली।

ऊपर प्रस्तुत परियोजनाओं के अलावा, zkML पारिस्थितिकी तंत्र में भी परियोजनाएँ हैं जैसा कि नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है। स्थान की कमी के कारण, उन्हें पाठकों के संदर्भ के लिए यहाँ प्रस्तुत नहीं किया जाएगा।

स्रोत: सेवनएक्स वेंचर्स

zkML की सीमाएं और विकल्प

सिद्धांत रूप में आकर्षक होने के बावजूद, zkML अभी बहुत व्यावहारिक नहीं है। AI संगणनाएँ स्वाभाविक रूप से संसाधन-गहन होती हैं, और zkML में उपयोग की जाने वाली एन्क्रिप्शन विधियों को जोड़ने से वे और भी धीमी हो जाती हैं, मॉड्यूलस लैब्स की रिपोर्ट के अनुसार zkML नियमित संगणनाओं की तुलना में 1,000 गुना धीमी हो सकती है। वास्तव में, अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए, रोज़मर्रा के अनुभव में कुछ अतिरिक्त मिनट प्रतीक्षा करना अस्वीकार्य है।

इसलिए, इन सीमाओं के कारण, zkML अब केवल बहुत छोटे ML मॉडल के लिए ही उपयुक्त हो सकता है। इस मामले में, कई AI परियोजनाओं को अन्य सत्यापन विधियों पर विचार करना होगा। वर्तमान में दो मुख्य विकल्प हैं:

• ओपीएमएल (आशावादी एमएल)

• teeML (विश्वसनीय निष्पादन वातावरण एमएल)

निम्नलिखित आंकड़ा इन तीनों के बीच अंतर को दर्शाता है:

स्रोत: मार्लिन प्रोटोकॉल

यह लेख इंटरनेट से लिया गया है: क्या शून्य-ज्ञान मशीन लर्निंग (zkML) ऑन-चेन AI का भविष्य है? (गुणवत्ता परियोजनाओं के परिचय के साथ)

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