ブロックチェーンのリーダーであるnChainは、自社のテクノロジーがAIモデルの安全性と信頼性を確保する上で大きな役割を果たす可能性があると述べている

同社は9月に、AIモデルが特定のデータセットでトレーニングされており、何も改ざんされていないことを暗号的に証明する方法の実証に成功した。

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.

ブロックチェーン技術企業nChainは、人工知能（AI）モデルのセキュリティと信頼性を確保する上で同社の技術が果たせる潜在的な役割を強調した。 9 月、nChain は、特定のデータセットに対する AI モデルのトレーニングを改ざんすることなく暗号的に証明する方法を実証しました。これは、公に公開することなく情報の存在を検証するゼロ知識証明 (ZKP) 技術を利用した、BSV メインネット上のオンチェーン トランザクションを通じて実現されました。

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.

機密情報を記録および検証する機能は、AI 開発者にとって非常に重要です。AI 開発者は、競争目的で機密性を維持すると同時に、システムが責任を持って開発されていることを規制当局や一般の人々に保証する必要があります。 nChain は関連トランザクションを記録し、使用されたツールを GitHub ページで利用できるようにしました。

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.

これは、スピード、無制限のスケーラビリティ、および手頃な価格という主要な特徴を活用して、新しい業界セグメントに参入し、さらにはまったく新しい産業を創出する BSV の能力のもう 1 つの例として機能します。データは、安全性の低いプルーフ オブ ステーク (PoS) アルゴリズムではなく、実績のあるプルーフ オブ ワーク (PoW) トランザクション検証アルゴリズムによって保護されます。 BSV ネットワークは、他の UTXO ベースの PoW ブロックチェーン ネットワークでは処理できないタスクを実行できます。

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.

検証可能な AI は、有望な可能性を秘めた比較的新しい産業分野です。現在、この分野は主に学者や研究者の領域であり、商業活動はほとんど行われていない。トレーニング データ、重み、アルゴリズムに関しては、有名な AI 企業は秘密を厳重に守り、機能する限りエンド ユーザーが信頼できると期待される最終製品として「ブラック ボックス」だけを提示します。

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).

そのため、さまざまな形で業界に影響を与える可能性のある問題が発生します。企業は最先端の AI を構築するために熾烈な競争を繰り広げており、そのコンテスト (またはその一部) での優勝賞金は、莫大な富と権力をもたらす可能性があります。同時に、政府と国民は AI の開発が秘密裏に進められており、AI テクノロジー全体に対する不信感を高めていることに警戒しています。開発者は、目標を達成する (そして場合によっては、壊滅的な規制の賦課を回避する) ために、これら 2 つの原動力のバランスをとる必要があります。

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.”

nChain 研究ディレクターの Wei Zhang 博士によると、これはブロックチェーンと ZKP が完璧なソリューションを提供できる場所です。同氏はブログ投稿で、大手AIプレーヤーは「AIシステムがその仕様に従って動作し、重大なバグがなく、公平性、透明性、安全性などの倫理基準を遵守していることを、理想的にはシステムの機密情報を漏らすことなく実証する必要がある」と書いた。

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.

ZKP は、情報が存在し、その内容を明らかにすることなく情報を所有していることを証明する方法です。仮説的だがより単純な ZKP のブロックチェーン アプリケーションには、正確な詳細を誰にも見せる必要なく、特定の年齢であることや特定の場所に居住していることを証明できる身分証明書が含まれています。また、自分がどれくらいの資金を持っているかを明示せずに、プロジェクトに投資するのに十分な純資産があることを証明することもできます。

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.

同様に、AI 開発に携わる企業は、ブロックチェーンの記録を使用して、自社の機械学習の重みとモデル、トレーニング データと安全基準が適切であること、自社の AI モデルが自社が主張するガイドラインに従っていることを情報漏洩のリスクなしに検証できます。競合他社へ。

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.

ZKP の概念は 1980 年代から存在していましたが、zk-SNARKS (Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge) または STARKS (Scalable Transparent Arguments of Knowledge) として知られる必要な暗号化手法を処理するために必要な計算により、ZKP はほとんどのブロックチェーンネットワークにとっては困難な作業です。

“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.”

「ZKPについて考えるとき、プルーフの生成とプルーフの検証という2つの部分があります」とZhang氏はCoinGeekに語った。 「SNARKS の場合、この特定の状況において、私たちが使用しているスキームは常に効率的な検証を達成しようとしています。」

“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.”

「ブロックチェーンはオンチェーン計算に非常に高価です。オンチェーン計算が検証のみに限定されている場合、重要な役割は証明生成側にあり、それがオフチェーンであるため、機能します。」

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.

いくつかのチームが、nChain 以外にも、イーサリアムや BTC などの他のブロックチェーン ネットワーク上でこれを行う方法に取り組んでいます。 ZKP の実行には大量の計算が必要です。それには 2 つの部分があります。1 つは証明の生成です。そしてそれを検証することです。 ETH と BTC はどちらも、他のアプリケーションで長年ネットワークを悩ませてきた同じスケーリング制限に直面しています。

“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.”

「彼らはオンチェーン上で検証を実現可能にしました、素晴らしいですね。そして誰もが証明生成の負担を軽減しようと競い合っています。現時点では、特定の計算または一連の計算に対してそれを行うことはできますが、どのような計算に対しても証明生成を実行できるような普遍的なアプローチを持つことは非常に困難です。」

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

現在存在する BTC では、このタスクを実行するにはデータ容量があまりにも限られていますが、BTC テストネット「Signet」（OP_CAT が有効になっている）を使用して、BitVM と StarkWare による STARK 証明の検証である程度の成功を収めています。最近「フラクタル ビットコイン」を宣伝しました (これは、エキゾチックなマイニング メカニズムを備えた Signet のコピーと言えます)。フラクタルビットコインの実現可能性