区块链技术和机器学习作为备受关注的两个领域，分别以其去中心化的特点和数据驱动的能力引领着技术进步。区块链技术中的ZK (Zero-Knowledge，以下简称ZK)是密码学中的一个概念，指的是一个证明或交互过程，在这个过程中，证明者可以向验证者证明某个陈述的真实性，而不需要透露该陈述的任何具体信息。ML(机器学习，以下简称ML)是AI的一个分支。机器学习从输入数据中学习，总结并形成模型，可以进行预测和决策。
在此背景下，结合了两者的ZKML(零知识机器学习)在近期蓬勃发展。ZKML将零知识证明的隐私保护和验证能力与机器学习的数据处理和决策能力相结合，为区块链应用带来了全新的机遇和可能。ZKML为我们提供了保护数据隐私、验证模型准确性和提高计算效率的解决方案。
本文将深入介绍ZKML，了解其技术原理和应用场景，与开发者一起探索这一激动人心的交叉领域，揭示ZKML如何构建更加完整、安全、高效的数字化未来！
ZKML:零知识证明和机器学习的结合
零知识证明和机器学习在区块链可以结合有两个原因:
一方面，ZK的零知识技术不仅希望实现链条交易的高效验证，也希望ZK开发者可以在更广阔的生态领域使用。ML强大的AI支持，成为ZK应用生态拓展的绝佳帮手。
另一方面，ML模型从开发到使用的整个过程都面临着信任证明的问题。ZK可以帮助ML在不泄露数据和信息的情况下证明其有效性，解决ML的信任困境。ZKML的结合，是两者各取所需，双向而行，也将为区块链生态增添动能。
ZK和ML的发展需求和能力是相辅相成的。
ML有很多信任问题需要解决，每个工作流的准确性、完整性和隐私性都需要证明。ZK可以在保证隐私的前提下有效验证任何一种计算是否正确运行，解决了长期以来机器学习的信任证明问题。模型的完整性是ML训练过程中一个重要的信任证明问题，但是ML模型训练中使用的数据和信息的隐私保护同样重要。这使得ML的培训很难通过第三方审计监督机构完成信任证明。零知识属性的分散ZK是与ML高度匹配的信任证明路径。
“AI提升生产力，区块链优化生产关系”，ML为ZK赛道注入更高的创新动能和服务质量，ZK为ML提供可验证性和隐私保护，ZKML和ZKML在区块链环境下运营。
ZKML的技术优势
ZKML的主要技术优势结合了计算完整性、隐私保护和启发式优化。从隐私的角度来看，ZKML的优势在于:
实现透明验证
零知识证明(ZK)可以在不暴露模型内部细节的情况下评估模型性能，实现透明、不可信的评估过程。
数据隐私保证
ZK可以用来用公共模型验证公共数据，或者用私有模型验证私有数据，从而保证数据的私密性和敏感性。
ZK本身通过密码协议在保证隐私的前提下保证了一个语句的正确性，解决了隐私保护中计算机正确性和隐私保护中同态加密机器学习的缺陷。在将ZK集成到ML的过程中，创建了一个安全的隐私保护平台，解决了传统机器学习的缺点。这不仅鼓励隐私公司采用机器学习技术，也给了Web2开发者更多的动力去探索Web3的技术潜力。
ZK授权ML:提供连锁基础设施
计算能力对ML缠绕和ZK-斯纳克的束缚
链下成熟的ML之所以刚入链，是因为区块链的计算成本太高。由于计算能力的限制，许多机器学习项目无法直接在以EVM为代表的区块链环境中运行。同时，虽然ZK的有效性验证比重复计算更高效，但这种优势仅限于区块链的原始交易数据处理。当ZK面对ML的大量运算进行复杂的密码运算和交互时，区块链TPS低的问题就暴露出来了，区块链计算能力低的问题成为阻碍ML缠绕的最大桎梏。
ZK-斯纳克的出现缓解了最大似然法对计算能力要求高的问题。ZK-斯纳克斯是一种零知识证明的密码结构，全名为& # 8221；零知识可扩展非交互参数的论证& # 8221；(零知识简洁的非交互式知识论证).它是一种基于椭圆曲线密码和同态加密的技术，用于实现高效的零知识证明。ZK-斯纳克非常紧凑。通过使用ZK-斯纳克法，证明者可以生成一个简短而紧凑的证明，而验证者只需要少量的计算就可以验证证明的有效性，而不需要与证明者进行多次交互。这种证明者和验证者之间只有一次交互的性质使得ZK-斯纳克在实际应用中高效实用，更适合ML在线计算能力的需求。目前，ZK-斯纳克法是ZKML中ZK的主要形式。
ML的链上基础设施要求和相应的项目
ZK对ML的赋能主要体现在ML全过程的零知识证明，是ML与链上的函数的交互。这种交互要解决的两大问题是连接两者的数据形式，并为ZK证明过程提供计算能力。
ZK硬件加速:ML的ZK证明比较复杂，需要硬件辅助链来加速证明计算。这些项目包括:Cysic、Ulvetanna、Ingonyama、超国家、Accseal。
ML链上的数据处理:将链上的数据处理成可以进入ML训练的数据形式，帮助ML的输出结果更方便从链上索取。这些项目包括:公理，希罗多德，拉格朗日，超甲骨文。
ML计算电路:ML计算模式不同于ZK的链式电路，ML的链式必须将其计算模式转化为区块链·ZK可以处理的电路形式。这样的项目包括模数实验室，杰森莫顿和吉萨。
ML的ZK证明结果:ML的信任证明问题需要由链上的ZK解决基于Risc零或零基础中ZK-斯纳克的应用，可以证明模型的真实性。此类项目包括:RISC Zero、Axiom、Herodotus、Delphinus Lab、Hyper Oracle、Poseidon ZKP和IronMill。
ML赋能ZK:丰富Web3应用场景
ZK解决了ML的信任证明问题，为ML的上线提供了契机。很多Web3领域都急需AI ML的生产力或者决策支持。ZKML使线上应用在保证去中心化和有效性的前提下实现AI赋能。
挑战
ZKML可以帮助DeFi更加自动化。一个是在链上更新协议参数的自动化。二是交易策略的自动化。
模数实验室推出RockyBot，这是第一个全链条的人工智能交易机器人。
做
ZKML可以帮助Web3去中心化身份的构建。此前，私钥、助记符等身份管理模式使得Web3用户体验不佳。真正的DID构建可以通过ZKML识别Web3的主要生物信息来完成，同时ZKML可以保证用户生物信息的隐私性。
Worldcoin正在应用ZKML实现基于虹膜扫描的零知识DID验证。
比赛
ZKML可以帮助Web3游戏实现全功能缠绕。ML可以给游戏交互带来不同的自动化，增加游戏的趣味性。ZK可以使ML交互式决策上行。
模数实验室推出了ZKML驱动的象棋游戏@ vsleela
AI ARENA使用ZKML实现NFT游戏在链条上的高交互性。
医疗保健和法律咨询
医疗、法律咨询是隐私性高，需要积累大量案例的领域。ZKML可以帮助用户做决策，保证用户的隐私不会被泄露。
ZKML面临的挑战
ZKML目前正在蓬勃发展，但由于它不是区块链本地的，需要大量的计算能力，ZKML未来将主要面临以下两个挑战:
ML数据量化上行过程中的参数失真；
大多数ML使用浮点数来表示模型的参数，而ZK电路需要使用定点。在这个数字类型转换过程中，ML参数的准确性会降低，从而在一定程度上导致ML输出结果的失真。
其大模型ZK证明对计算能力要求高的问题；
目前区块链的计算能力无法应对链上大规模高计算量的ZKML，流行的ZK-斯纳克斯也只支持小规模低计算量的ML零知识证明。计算能力的限制是影响ZKML区块链应用和发展的关键因素。
ZK生成证明的阶段计算复杂度较高，需要大量的计算资源。由于ZK证明阶段通常需要访问和处理的数据之间的高度相关性，这个过程很难分布，无法“并行化”。分布这个进程可能会引入额外的复杂性，甚至降低整体性能。目前，解决ZK计算效率问题的主流研究方向更多是在算法优化和硬件加速方面。
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ZKML是零知识证明和机器学习的双向之旅。最近持续发展的区块链技术ZK，帮助ML解决了信任证明的问题，为ML提供了一个链环境。成熟的AI技术ML帮助ZK实现Web3生态拓展和应用创新。
ZKML的发展面临一些挑战，如参数失真和大型模型的高计算能力要求，但这些问题可以通过技术创新和硬件加速的手段来解决。随着ZKML项目的不断出现和发展，可以预见它将在DeFi、DID、游戏、医疗等领域为Web3生态带来更多的创新和价值。
未来，ZKML有望成为真正解锁Web3+AI交叉融合的关键，为进一步构建安全、隐私保护、高效的区块链应用提供有力支撑。通过结合ZK的零知识和ML的数据处理能力，我们一定能够创造一个更加开放、智能和可靠的数字世界！
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