从可验证AI到可组合AI：深度解析ZKML应用场景与未来发展

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。

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