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在电影《银翼杀手》中，开篇著名的场景中，一个名叫霍尔登的角色对莱昂进行了图灵测试的虚构解读，以判断他是否是一个仿生人（即人形机器人）。在测试中，霍尔登告诉莱昂一个故事，以引发他的情感反应。“你在沙漠中行走，突然你低头……你低头看到一只乌龟，莱昂。它正在朝你爬过来……”随着霍尔登不断讲述这个假设的故事，莱昂变得越来越焦躁，直到很明显他不是人类。
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虽然现实世界中我们还没有进入《银翼杀手》的境地，但随着人工智能和机器学习越来越多地融入我们的生活，我们需要确保我们使用的AI模型是它们所声称的那样。
这就是零知识证明的用武之地。在本质上，零知识证明使一方能够向另一方证明某个特定计算已经正确执行，而不需要暴露实际数据或要求验证者重新计算（即简洁性属性）。可以将其类比为数独难题：虽然解决它可能很困难，但验证解决方案要容易得多。
当计算任务发生在链下以避免对网络造成过大负担和产生高费用时，这一属性尤为有价值。使用零知识证明，这些链下任务仍然可以进行验证，而不会给区块链带来负担，因为所有节点都需要验证每个区块。简而言之，我们需要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，以便我们能够安全地扩展人工智能
作为人工智能的一个子集，机器学习以其高计算需求而闻名，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，如果还没有改变。但是，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，而不会产生高昂的链上操作费用？
我们需要一种可靠的方式来信任AI模型，以确保我们使用的模型没有被篡改或虚假宣传。当你在ChatGPT上查询你最喜欢的科幻电影时，你可能会相信使用的模型，如果回答的质量偶尔下降，也并非世界末日。然而，在金融和医疗等行业中，准确性和可靠性至关重要。一个错误可能会在全球范围内产生连锁负面经济影响。
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，同时也可以进行链上验证。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的计算需求与区块链的安全保证之间的鸿沟。
最令人兴奋的ZKML应用之一是去中心化金融（DeFi）。想象一下一个流动性池，其中一个AI算法负责重新平衡资产以最大化收益，并在此过程中不断优化其交易策略。ZKML可以在链下执行这些计算，然后使用ZK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，以便在使用公开的ML模型进行交易时保留财务机密性。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核心地位日益提升，对篡改、操纵和敌对攻击的担忧也不断增长。特别是那些处理关键决策的AI模型必须能够抵抗会破坏其输出的攻击。当然，我们希望AI应用是安全的。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），而且还要创建一个无需信任的环境，其中模型本身易于验证。
在一个模型大量涌现的世界中，我们基本上是在由AI指导我们的生活。随着模型数量的增加，潜在的攻击增加，模型的完整性受到破坏的可能性也随之增加。在AI模型的输出可能不是它们看起来的那样的情况下，这特别令人担忧。
通过将零知识密码学与AI整合，我们现在可以开始在这些模型中建立信任和责任。就像在Web浏览器中的SSL证书或安全徽章一样，可能会有一个用于AI可验证性的标志，它保证你正在与之互动的模型是你所期望的模型。
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，在越来越多地受到人工智能驱动的世界中，我们面临着类似的挑战：区分真实的AI模型和潜在受损的模型。在加密领域，零知识密码学可以作为我们的沃特-坎普夫测试，一种强大的、可扩展的方法，用于验证AI模型的完整性，而不损害其内部工作方式。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AI确实是它所声称的那样。
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罗布·维格里奥尼
罗布·维格里奥尼是Horizen Labs的联合创始人兼首席执行官，Horizen、zkVerify和ApeChain等几个领先的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，通过使用zk-rollups来增强可扩展性，实现成本节约和提高效率。他拥有金融学博士学位、金融和市场营销的MBA学位以及物理学和应用数学的学士学位。罗布目前担任波多黎各区块链贸易协会董事会成员。
