从可验证AI到可组合AI:深度解析ZKML应用场景与未来发展

是否需要可验证 AI 取决于:是否修改链上数据,以及是否涉及公平和隐私 当 AI 不影响链上状态时,AI 可充当建议者,人们可以通过实际效果判断 AI 服务质量好坏,无需对计算过程进行验证。 当影响链上状态时,若该服务针对个人且不对隐私有影响,那用户依旧可以直接判断 AI 服务质量无需检验计算过程。 当 AI 的输出会影响多人间的公平和个人隐私时,比如用 AI 给社区成员评价并分配奖励,用 AI 优化 AMM ,或涉及生物数据,人们就会希望对 AI 的计算进行审查,这是可验证AI可能找到PMF的地方。 纵向的 AI 应用生态:由于可验证 AI 的一端是智能合约,可验证 AI 应用之间乃至 AI 和原生 dapp 之间或许可以实现无需信任地相互调用,这是潜在的可组合的 AI 应用生态 横向的 AI 应用生态:公链系统可以为 AI 服务商处理服务付费,支付纠纷协调,用户需求和服务内容的匹配等问题,让用户获得自由度更高去中心化 AI 服务体验。

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可验证AI的应用场景分析

在区块链与AI结合的应用场景中,是否需要采用可验证AI技术主要取决于两个关键因素:是否涉及链上数据修改,以及是否影响公平性和隐私保护。当AI仅作为建议者而不直接影响链上状态时,用户通常可以通过实际效果来评估AI服务质量,无需验证计算过程。类似地,当AI服务仅针对个人且不涉及隐私问题时,用户也可以直接根据结果质量做出判断。

然而,当AI的输出会影响多人之间的公平分配或涉及隐私数据时,比如用于社区成员评价奖励分配、AMM优化或处理生物特征数据等场景,对AI计算过程进行验证就变得尤为重要。这正是可验证AI技术可能找到产品市场契合点(PMF)的领域。

Modulus Labs的创新方案

核心技术与解决方案

Modulus Labs作为一家专注于”链上”AI的公司,致力于通过AI技术增强智能合约能力,推动web3应用发展。他们创新性地借鉴了zk rollup的链下预处理+链上验证架构,提出了可验证AI解决方案:机器学习模型在链下运行,同时为计算过程生成零知识证明(zkp),通过该证明可以验证模型的架构、权重和输入数据,最终将证明发布到链上由智能合约验证。这种架构实现了AI与智能合约之间更去信任化的交互,真正实现了”链上AI”的概念。

实际应用案例

Modulus Labs已经开发了三个具有代表性的”链上AI”应用。Rocky bot是一个自动交易AI,它基于wEth/USDC交易对历史数据进行训练,预测未来价格走势并生成交易决策,同时为决策过程生成zkp证明。链上国际象棋游戏”Leela vs the World”将棋局状态存储在智能合约中,AI对手在AWS云上计算走棋策略并生成zkp,验证通过后才在链上执行走棋操作。zkMon系列则展示了链上AI艺术家的概念,AI生成NFT作品的同时提供zkp证明,让用户可以验证作品确实来自特定AI模型。

此外,Modulus Labs还提出了多个潜在应用场景,包括基于AI的个人声誉评级系统、AMM优化工具、隐私保护解决方案、AI预言机服务、AI模型竞赛平台,以及Worldcoin设想的本地虹膜识别验证系统等。这些应用都充分利用了可验证AI技术的特性。

可验证AI的需求分析

可能无需验证的场景

在某些应用场景中,用户可能并不需要验证AI的计算过程。以Rocky bot为例,普通用户通常缺乏专业知识来真正验证AI决策,他们更关注的是最终收益率。当AI仅作为建议者而不直接执行链上操作时,用户完全可以根据实际效果选择表现最好的服务,无需验证底层计算过程。

更极端的情况是,用户可能完全放弃对资产的控制权,将资金直接托管给自动交易AI,就像将代币存入中心化交易所理财一样。这种情况下,用户只关心最终收益,对AI运作机制毫无兴趣。类似地,当AI仅处理链下数据预处理而不影响链上状态时,生成zkp证明的需求也会大大降低。

需要验证的关键场景

涉及多方公平性和隐私保护的场景则对可验证AI有强烈需求。当社区使用AI进行成员评价和奖励分配时,成员必然要求审查评估过程;AI优化AMM参数会影响所有流动性提供者的利益,需要定期验证计算过程;处理隐私数据时,零知识证明可以平衡监管要求和隐私保护;预言机服务影响范围广泛,使用AI时需要证明其运作正常;AI竞赛需要验证参赛模型符合规则;Worldcoin的虹膜识别系统更需要保护生物特征数据安全。

总体而言,当AI作为决策者影响多方利益或涉及敏感数据时,对其计算过程进行验证就变得至关重要。是否修改链上状态和是否影响公平/隐私,是判断是否需要可验证AI的两个核心标准。

基于公链的AI生态模式

纵向模式:可组合AI生态

Modulus Labs的方案展示了AI与区块链结合的潜力,而公链系统可以构建更丰富的AI应用生态。”Leela vs the World”国际象棋游戏的特殊之处在于允许用户为人类或AI下注,比赛结果自动分配奖励。这种设计体现了zkp不仅是验证工具,更是实现链上状态转换的信任保障。基于此,AI服务之间、AI与原生dapp之间可能实现去信任化的组合。

可组合AI的基本单元包含链下模型、zkp生成、链上验证合约和主合约等组件。这种架构可以支持复杂的应用组合,例如Worldcoin的虹膜识别、信誉评分AI和借贷服务的无缝衔接。全链游戏生态中也有AI NPC间自主交易的设想,以及AI Arena的自动对战平台等案例,都展示了AI间交互的可能性。

横向模式:去中心化AI服务平台

SAKSHI项目提出了另一种思路,致力于构建去中心化的AI服务平台。该平台通过智能合约处理服务匹配、支付和纠纷协调,让AI服务商专注于模型计算。其六层架构包括服务层、控制层、交易层、证明层、经济层和市场层,采用乐观证明机制验证服务质量,并借助Eigen Layer获得以太坊级安全性。这种横向模式让用户能够以去中心化方式获取多样化的AI服务。

未来展望

无论是纵向的可组合AI还是横向的去中心化平台,基于公链的AI生态都展现出独特优势。AI服务商可以专注于模型开发,而支付、纠纷解决和服务匹配等环节由智能合约自动处理。随着账户抽象等技术发展,用户将获得接近web2的体验,同时享受web3的开放性和自主权。以公链为底座的AI应用生态,有望为用户带来更自由、更可信的AI服务体验。


Kernel Ventures 是一个由研究和开发社区驱动的加密风险投资基金,拥有超过70个早期投资,专注于基础设施、中间件、dApps,尤其是 ZK、Rollup、DEX、模块化区块链,以及将搭载未来数十亿加密用户的垂直领域,如账户抽象、数据可用性、可扩展性等。在过去的七年里,我们一直致力于支持世界各地的核心开发社区和大学区块链协会的发展。

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