安卓机器人是否梦见零知识 观点

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在电影《银翼杀手》的著名开场场景中，一个名叫霍尔登的角色对莱昂进行了图灵测试的虚构解释，以判断他是否是一个仿生机器人（一种类似人类的机器人）。在这个测试中，霍尔登给莱昂讲了一个故事，以引发他的情感反应。“你在沙漠中行走，突然你低头看到…你低头看到一只乌龟，莱昂。它正在爬向你…”随着霍尔登不断讲述这个假设性的故事，莱昂变得越来越烦躁，直到显然他不是人类。
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虽然现实世界还没有进入《银翼杀手》的领域，但随着人工智能和机器学习越来越多地融入我们的生活，我们需要确保我们正在使用的AI模型就是它们所说的那样。
这就是零知识证明发挥作用的地方。在核心层面上，零知识证明使一方能够向另一方证明特定计算已正确执行，而无需公开实际数据或要求验证者重新进行计算（即简洁性属性）。可以将其类比为数独难题：解决难题可能很困难，但验证解决方案要容易得多。
当计算任务发生在链下时，此属性尤为重要，以避免对网络造成过大负担并产生高额费用。使用零知识证明，可以对这些链下任务进行验证，而无需给区块链增加负担，因为由于所有节点都需要验证每个区块，区块链具有严格的计算限制。简而言之，我们需要使用零知识密码学来安全高效地扩展AI机器学习。
零知识证明验证机器学习模型，以便我们可以安全地扩展AI
机器学习是人工智能的一个子集，以其强大的计算需求而闻名，需要大量的数据处理来模拟人类的适应和决策过程。从图像识别到预测分析，机器学习模型正准备改变几乎每个行业，如果还没有这样做的话，但它们也在推动计算的极限。那么，我们如何通过使用区块链来验证和证明机器学习模型的真实性，而不会造成操作过于昂贵的问题？
我们需要一种可证明的方式来信任AI模型，以便我们知道我们使用的模型没有被篡改或虚假宣传。当您使用ChatGPT查询有关您最喜欢的科幻电影时，您可能会相信所使用的模型，而且如果响应的质量偶尔下降也不会是世界末日。然而，在金融和医疗保健等行业中，准确性和可靠性至关重要。一个错误可能会在全球范围内引发连锁负面经济影响。
这就是零知识证明发挥关键作用的地方。通过利用零知识证明，机器学习计算仍然可以在链下执行，同时还可以进行链上验证。这为在区块链应用中部署AI模型开辟了新的途径。零知识机器学习（ZKML）允许对机器学习算法及其输出进行加密验证，同时保持实际算法的私密性，弥合了AI的计算需求和区块链的安全保证之间的差距。
最令人兴奋的ZKML应用之一是去中心化金融（DeFi）。想象一个流动性池，其中一个AI算法负责重新平衡资产，以最大化收益，并在此过程中完善其交易策略。ZKML可以在链下执行这些计算，然后使用零知识证明来确保ML模型是合法的，而不是其他算法或其他人的交易。同时，ZK可以保护用户的交易数据，使其保留财务机密性，即使他们用于交易的ML模型是公开的。结果是具有ZK可验证性的安全的基于AI的DeFi协议。
我们需要更好地了解我们的机器
随着人工智能在人类活动中的地位越来越重要，对篡改、操纵和对抗攻击的担忧也在持续增长。特别是那些处理关键决策的AI模型必须能够抵御可能破坏其输出的攻击。当然，我们希望AI应用程序是安全的。这不仅仅是传统意义上的AI安全（即确保模型不会表现出不可预测的行为），还包括创建一个无需信任的环境，其中模型本身很容易验证。
在一个模型大量增加的世界中，我们基本上是在通过AI指导我们的生活。随着模型数量的增加，模型的完整性受到破坏的可能性也增加。在AI模型的输出可能并非看起来那样的情况下，这尤其令人担忧。
通过将零知识密码学融入AI中，我们可以开始在这些模型中建立信任和责任。就像您的Web浏览器中的SSL证书或安全徽章一样，很可能会有一个AI可验证性的标志，这个标志保证您正在交互的模型就是您期望的模型。
在《银翼杀手》中，沃特-坎普夫测试旨在区分仿生人和人类。如今，在我们逐渐进入一个越来越多由人工智能驱动的世界的同时，我们面临着类似的挑战：区分真实的AI模型和可能受到损害的模型。在加密货币领域，零知识密码学可以成为我们的沃特-坎普夫测试-一种强大而可扩展的方法，用于验证AI模型的完整性，而不会损害其内部运作。这样，我们不仅仅是在问机器人是否梦见电子羊，还确保驱动我们数字生活的人工智能确实是它所声称的那样。
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罗布·维格利奥内
罗布·维格利奥内（Rob Viglione）是Horizen Labs的联合创始人兼首席执行官，Horizen、zkVerify和ApeChain等多个领先的Web3项目的开发工作室。罗布对Web3的可扩展性、区块链效率和零知识证明非常感兴趣。他的工作重点是开发创新解决方案，以增强zk-rollups的可扩展性，实现成本节约并提高效率。他拥有金融学博士学位、金融和市场营销硕士学位以及物理学和应用数学学士学位。罗布目前还担任波多黎各区块链贸易协会董事会成员。