Der Blockchain-Marktführer nChain sagt, dass seine Technologie eine große Rolle dabei spielen könnte, sicherzustellen, dass KI-Modelle sicher und vertrauenswürdig sind

Im September demonstrierte das Unternehmen erfolgreich eine Möglichkeit, kryptografisch nachzuweisen, dass ein KI-Modell auf einem bestimmten Datensatz trainiert wurde und dass nichts manipuliert wurde.

Blockchain technology company nChain has highlighted the potential role its technology could play in ensuring the security and trustworthiness of artificial intelligence (AI) models. In September, nChain demonstrated a method to cryptographically prove an AI model's training on a specific dataset without any tampering. This was achieved through on-chain transactions on the BSV mainnet, utilizing Zero-Knowledge Proof (ZKP) techniques to verify the existence of information without revealing it publicly.

Das Blockchain-Technologieunternehmen nChain hat die potenzielle Rolle hervorgehoben, die seine Technologie bei der Gewährleistung der Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) spielen könnte. Im September demonstrierte nChain eine Methode zum kryptografischen Nachweis des Trainings eines KI-Modells für einen bestimmten Datensatz ohne Manipulation. Dies wurde durch On-Chain-Transaktionen im BSV-Mainnet erreicht, wobei Zero-Knowledge-Proof-Techniken (ZKP) zum Einsatz kamen, um die Existenz von Informationen zu überprüfen, ohne sie öffentlich preiszugeben.

The ability to record and verify proprietary information is crucial for AI developers, who must maintain confidentiality for competitive purposes while also assuring regulators and the public that their systems are developed responsibly. nChain has recorded the relevant transaction and made the tools used available on its GitHub page.

Die Fähigkeit, proprietäre Informationen aufzuzeichnen und zu überprüfen, ist für KI-Entwickler von entscheidender Bedeutung, da sie aus Wettbewerbsgründen die Vertraulichkeit wahren und gleichzeitig den Regulierungsbehörden und der Öffentlichkeit versichern müssen, dass ihre Systeme verantwortungsvoll entwickelt werden. nChain hat die entsprechende Transaktion aufgezeichnet und die verwendeten Tools auf seiner GitHub-Seite zur Verfügung gestellt.

This serves as another example of BSV's capability to enter new industry segments and even create entirely new industries by leveraging its key features of speed, unbounded scalability, and affordability. Data is secured by the proven proof-of-work (PoW) transaction verification algorithm rather than the less secure proof-of-stake (PoS) algorithm. The BSV network can perform tasks that other UTXO-based PoW blockchain networks simply cannot handle.

Dies ist ein weiteres Beispiel für die Fähigkeit von BSV, neue Branchensegmente zu erschließen und sogar völlig neue Branchen zu schaffen, indem es seine Schlüsselmerkmale Geschwindigkeit, unbegrenzte Skalierbarkeit und Erschwinglichkeit nutzt. Die Daten werden durch den bewährten Proof-of-Work (PoW)-Transaktionsverifizierungsalgorithmus und nicht durch den weniger sicheren Proof-of-Stake (PoS)-Algorithmus gesichert. Das BSV-Netzwerk kann Aufgaben ausführen, die andere UTXO-basierte PoW-Blockchain-Netzwerke einfach nicht bewältigen können.

Verifiable AI is a relatively new industry sector with promising potential. At present, the field is primarily the domain of academics and researchers, with little in the way of commercial activity. When it comes to training data, weights and algorithms, the well-known AI firms are jealously guarding their secrets, presenting only a “black box” as the final product they expect end users to trust, as long as it works.

Verifizierbare KI ist ein relativ neuer Industriezweig mit vielversprechendem Potenzial. Derzeit ist der Bereich in erster Linie die Domäne von Akademikern und Forschern, es gibt kaum kommerzielle Aktivitäten. Wenn es um Trainingsdaten, Gewichte und Algorithmen geht, hüten die bekannten KI-Firmen eifersüchtig ihre Geheimnisse und präsentieren nur eine „Black Box“ als Endprodukt, von dem sie erwarten, dass Endbenutzer ihm vertrauen, solange es funktioniert.

So a problem arises that could impact the industry in several ways: companies are in a fiercely contested race to build the most advanced AI, and the prize for winning that contest (or even stages of it) could bring them immense wealth and power. At the same ime, governments and the public are wary of the secretive way AI is being developed, which builds mistrust in AI technology overall. Developers need to balance these two driving forces to achieve their goals (and possibly avoid the imposition of crippling regulations).

Es entsteht also ein Problem, das sich auf verschiedene Weise auf die Branche auswirken könnte: Unternehmen befinden sich in einem hart umkämpften Wettlauf um die Entwicklung der fortschrittlichsten KI, und der Preis für den Sieg in diesem Wettbewerb (oder sogar in mehreren Etappen davon) könnte ihnen immensen Reichtum und Macht einbringen. Gleichzeitig sind Regierungen und die Öffentlichkeit besorgt über die geheime Art und Weise, wie KI entwickelt wird, was insgesamt zu Misstrauen gegenüber der KI-Technologie führt. Entwickler müssen diese beiden treibenden Kräfte in Einklang bringen, um ihre Ziele zu erreichen (und möglicherweise die Einführung lähmender Vorschriften zu vermeiden).

According to nChain Research Director Dr. Wei Zhang, this is where blockchain and ZKPs could provide the perfect solution. He wrote in a blog post that major AI players must “demonstrate that an AI system operates according to its specifications, free of critical bugs and adheres to ethical standards such as fairness, transparency and safety, ideally without revealing proprietary information of the system.”

Laut nChain-Forschungsdirektor Dr. Wei Zhang könnten Blockchain und ZKPs hier die perfekte Lösung bieten. In einem Blogbeitrag schrieb er, dass große KI-Akteure „nachweisen müssen, dass ein KI-System gemäß seinen Spezifikationen funktioniert, frei von kritischen Fehlern ist und ethische Standards wie Fairness, Transparenz und Sicherheit einhält, idealerweise ohne proprietäre Informationen des Systems preiszugeben.“

ZKPs are a way of proving that information exists and that you possess it without revealing its contents. Hypothetical but simpler blockchain applications of ZKPs include an identity document that could prove you're a certain age or reside in a certain place without needing to show those precise details to anybody. Another could prove you have adequate net worth to invest in a project without explicitly stating how much money you have.

Mit ZKPs können Sie nachweisen, dass Informationen vorhanden sind und Sie sie besitzen, ohne deren Inhalt preiszugeben. Hypothetische, aber einfachere Blockchain-Anwendungen von ZKPs umfassen ein Ausweisdokument, das nachweisen könnte, dass Sie ein bestimmtes Alter haben oder an einem bestimmten Ort wohnen, ohne dass diese genauen Daten jemandem gezeigt werden müssen. Ein anderer könnte nachweisen, dass Sie über ein ausreichendes Nettovermögen verfügen, um in ein Projekt zu investieren, ohne explizit anzugeben, wie viel Geld Sie haben.

Similarly, companies involved in AI development could use blockchain records to verify their machine learning weights and models, that training data and safety standards are sound, and that their AI model is following the guidelines they claim it to be without the risk of that information leaking to competitors.

In ähnlicher Weise könnten Unternehmen, die an der KI-Entwicklung beteiligt sind, Blockchain-Aufzeichnungen verwenden, um ihre Gewichtungen und Modelle für maschinelles Lernen zu überprüfen, um sicherzustellen, dass Trainingsdaten und Sicherheitsstandards solide sind und um sicherzustellen, dass ihr KI-Modell den von ihnen behaupteten Richtlinien entspricht, ohne dass das Risiko besteht, dass diese Informationen durchsickern gegenüber Konkurrenten.

While the ZKP concept has been around since the 1980s, the computation required to process the necessary cryptographic methods known as zk-SNARKS (that's Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge) or STARKS (Scalable Transparent Arguments of Knowledge) makes it a difficult task for most blockchain networks.

Obwohl es das ZKP-Konzept schon seit den 1980er Jahren gibt, ist es aufgrund der Berechnungen, die zur Verarbeitung der notwendigen kryptografischen Methoden erforderlich sind, bekannt als zk-SNARKS (das ist Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge) oder STARKS (Scalable Transparent Arguments of Knowledge) ein Eine schwierige Aufgabe für die meisten Blockchain-Netzwerke.

“When you think of ZKPs, there are two parts: proof generation, and proof verification,” Zhang told CoinGeek. “For SNARKS, in this particular context, the schemes we're using are always trying to achieve efficient verification.”

„Wenn man an ZKPs denkt, gibt es zwei Teile: Beweiserstellung und Beweisüberprüfung“, sagte Zhang gegenüber CoinGeek. „Für SNARKS zielen die von uns verwendeten Schemata in diesem speziellen Kontext stets darauf ab, eine effiziente Verifizierung zu erreichen.“

“Blockchain is very expensive for on-chain computation. If on-chain computation is only restricted to verification, then it works because the heavy duty is on the proof generation side, and that is off-chain.”

„Blockchain ist für On-Chain-Berechnungen sehr teuer. Wenn die On-Chain-Berechnung nur auf die Verifizierung beschränkt ist, dann funktioniert sie, weil die Hauptlast auf der Seite der Beweiserstellung liegt, und zwar außerhalb der Kette.“

Several teams are working on ways to do this besides nChain, on other blockchain networks including Ethereum and BTC. ZKPs are computationally intensive to perform. There are two parts to it: generating the proof; and verifying it. Both ETH and BTC run up against the same scaling limitations that have plagued their networks for years with other applications.

Neben nChain arbeiten mehrere Teams daran, dies auch in anderen Blockchain-Netzwerken wie Ethereum und BTC zu erreichen. ZKPs sind rechenintensiv in der Ausführung. Es besteht aus zwei Teilen: dem Erzeugen des Beweises; und es zu überprüfen. Sowohl ETH als auch BTC stoßen auf dieselben Skalierungsbeschränkungen, die ihre Netzwerke seit Jahren bei anderen Anwendungen geplagt haben.

“They made verification feasible on-chain, great. And everyone is in a race trying to make the proof generation less of a burden. At the moment, you can do that for specific computation, or set of computations, but it's very difficult to have a universal approach such that the proof generation is feasible for any computation.”

„Sie haben die Verifizierung in der Kette möglich gemacht, großartig. Und jeder kämpft darum, die Beweiserzeugung weniger belastend zu gestalten. Im Moment kann man das für bestimmte Berechnungen oder eine Reihe von Berechnungen tun, aber es ist sehr schwierig, einen universellen Ansatz zu finden, sodass die Beweiserstellung für jede Berechnung möglich ist.“

BTC as it exists today is way too limited in data capacity to perform the task, but there have been moderately successful attempts by BitVM and StarkWare at verifying STARK proofs, using the BTC testnet “Signet” (where OP_CAT has been enabled), and the recently touted “Fractal Bitcoin” (which could be described as a copy of Signet with an exotic mining mechanism). Fractal Bitcoin's feasibility

Die Datenkapazität von BTC in seiner heutigen Form ist viel zu begrenzt, um diese Aufgabe zu erfüllen, aber es gab mäßig erfolgreiche Versuche von BitVM und StarkWare, STARK-Beweise zu verifizieren, indem sie das BTC-Testnetz „Signet“ (wo OP_CAT aktiviert wurde) und das BTC-Testnetz „Signet“ verwenden kürzlich angepriesenes „Fractal Bitcoin“ (das man als eine Kopie von Signet mit einem exotischen Mining-Mechanismus bezeichnen könnte). Machbarkeit von fraktalem Bitcoin