什么是 zkML？

摘要： 零知识机器学习（zkML）是一项创新技术，它将先进的机器学习与加密隐私相结合，使用零知识证明来确保数据的保密性。它能在医疗保健和金融等敏感领域实现安全的人工智能应用，在不损害隐私的情况下进行强大的数据分析。 

zkML 在一个去中心化的网络中运行，不同节点在不泄露各自数据集的情况下协作训练机器学习模型。

什么是零知识机器学习（zkML）？

零知识机器学习（zkML）是注重隐私的密码学与先进机器学习的开创性融合。它使用被称为零知识证明的特殊加密技术，确保机器学习过程可以在不泄露任何底层机密数据的情况下得到验证和信任。 

从本质上讲，zkML 允许安全地应用和验证机器学习的见解，同时充分保护敏感信息。这在医疗保健或金融等对隐私至关重要的领域尤为重要，可以在不损害个人机密的情况下使用强大的人工智能工具。

‍

zkML 如何工作？

zkML 是一项尖端技术，它将机器学习与加密技术整合到一个分散的网络中。在zkML 中，机器学习模型通过分布式网络中的不同节点进行训练，每个节点都有自己的数据段。然后，这些节点创建零知识证明--一种加密证据形式。这些证明允许节点在不泄露数据本身的情况下断言其数据的某些品质或特征。

举个实际例子，考虑一下医疗保健领域的 zkML 应用。各家医院（每个医院都是网络中的一个节点）可以在病人数据上合作训练一个机器学习模型。然而，每家医院并不共享敏感的病人记录，而是生成一个零知识证明。该证明可验证其数据的完整性和与模型的相关性，而不会损害病人的机密性。 

为此，zkML 在利用网络的集体学习能力的同时，还精心保护了个人数据的隐私。这种方法不仅增强了机器学习的能力，还能满足去中心化系统通常对隐私的严格要求。

‍

zkML 用例

零知识机器学习（zkML）正在迅速发展，在提高各个领域的可扩展性和隐私方面提供了重要的应用。开发人员越来越容易接触到零知识机器学习，这预示着创新应用可能会激增。主要应用包括

• 区块链的可扩展性：zkML 通过 ZK rollups（如Starknet、Scroll 和Polygon Zero 等平台）帮助扩展以太坊。这些解决方案在保持去中心化和安全性的同时，还通过链外计算和链上验证提高了吞吐量。
• 隐私保护：利用 ZK 证明，zkML 可以开发保护用户隐私的应用程序（如Semaphore和Penumbra），以及提供私人交易解决方案的平台（如Aztec Network）。
• 身份验证和数据出处：zkML 支持创建身份验证系统（如WorldID），确保在不泄露个人详细信息的情况下进行独特的身份验证，同时还支持 Sismo 和 Axiom 等平台。
• 私有第 1 层协议： Zcash和Mina利用 zkML 创建私有、高效的第一层协议，卸载计算并维护用户隐私。
• 医疗保健模型评估：zkML 可帮助验证医疗保健中机器学习模型的准确性，而不会暴露敏感数据，确保患者的机密性并符合监管标准。
• 机器学习即服务透明度：它可确保服务提供商提供所声称的机器学习模型，从而增强对 MLaaS 的信任。

随着 zkML 的发展，它将进一步扩展，在去中心化系统和其他领域的隐私和可扩展性方面发挥重要作用。

‍

zkML 的现状

零知识机器学习（zkML）目前正处于发展阶段，重点是在模型推理阶段将零知识证明与机器学习结合起来。这种方法特别适用于验证 GPT-4 或 DALL-E 2 等人工智能模型的输出，而不会损害敏感的输入数据。 

尽管由于计算方面的限制，在处理大型模型方面存在局限性，但还是取得了显著进展。例如，Modulus 实验室证明了为拥有1,800 万个参数的模型创建证明的可行性，这标志着 zkML 在确保人工智能生成内容的隐私性方面的实际应用向前迈出了重要一步。

‍

底线

总之，零知识机器学习（zkML）是一项关键的创新，它将先进的机器学习与加密隐私融合在一起。它在医疗保健和金融等领域的应用尤为重要，可以在不影响数据保密性的情况下使用人工智能。目前，zkML 正处于开发阶段，它有望提高分散式网络的安全性和可扩展性。