블록체인 리더인 nChain은 자사의 기술이 AI 모델의 보안과 신뢰성을 보장하는 데 큰 역할을 할 수 있다고 말합니다.

지난 9월 이 회사는 AI 모델이 특정 데이터 세트에 대해 훈련되었으며 아무 것도 변조되지 않았음을 암호화 방식으로 증명하는 방법을 성공적으로 시연했습니다.

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.

블록체인 기술 회사인 nChain은 인공 지능(AI) 모델의 보안과 신뢰성을 보장하는 데 자사 기술이 할 수 있는 잠재적인 역할을 강조했습니다. 지난 9월, nChain은 변조 없이 특정 데이터 세트에 대한 AI 모델의 훈련을 암호화 방식으로 증명하는 방법을 시연했습니다. 이는 영지식증명(ZKP) 기술을 활용하여 정보를 공개적으로 공개하지 않고 정보의 존재를 검증하는 BSV 메인넷의 온체인 거래를 통해 달성되었습니다.

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.

독점 정보를 기록하고 검증하는 능력은 AI 개발자에게 매우 중요합니다. AI 개발자는 경쟁 목적을 위해 기밀을 유지하는 동시에 규제 기관과 대중에게 시스템이 책임감 있게 개발되었음을 확인해야 합니다. nChain은 관련 거래를 기록하고 GitHub 페이지에서 사용 가능한 도구를 제공했습니다.

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.

이는 속도, 무한한 확장성, 경제성이라는 주요 특징을 활용하여 새로운 산업 부문에 진입하고 완전히 새로운 산업을 창출할 수 있는 BSV의 능력을 보여주는 또 다른 예입니다. 보안성이 떨어지는 지분증명(PoS) 알고리즘이 아닌 입증된 작업증명(PoW) 거래 검증 알고리즘으로 데이터를 보호합니다. BSV 네트워크는 다른 UTXO 기반 PoW 블록체인 네트워크가 처리할 수 없는 작업을 수행할 수 있습니다.

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.

검증 가능한 AI는 유망한 잠재력을 지닌 비교적 새로운 산업 분야입니다. 현재 이 분야는 주로 학계와 연구자의 영역으로 상업적 활동이 거의 이루어지지 않고 있습니다. 훈련 데이터, 가중치 및 알고리즘과 관련하여 잘 알려진 AI 회사는 비밀을 지키고 있으며 작동하는 한 최종 사용자가 신뢰할 것으로 기대하는 최종 제품으로 "블랙 박스"만 제시합니다.

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).

따라서 다양한 방식으로 업계에 영향을 미칠 수 있는 문제가 발생합니다. 기업은 가장 발전된 AI를 구축하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 해당 대회(또는 그 단계)에서 우승하여 상금을 받으면 막대한 부와 권력을 얻을 수 있습니다. 동시에 정부와 대중은 AI가 은밀하게 개발되는 방식을 경계하고 있으며, 이는 AI 기술 전반에 대한 불신을 형성하고 있습니다. 개발자는 목표를 달성하기 위해(그리고 심각한 규제의 부과를 피하기 위해) 이 두 가지 원동력의 균형을 맞춰야 합니다.

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 연구 이사인 Wei Zhang 박사에 따르면, 이곳은 블록체인과 ZKP가 완벽한 솔루션을 제공할 수 있는 곳입니다. 그는 블로그 게시물에서 주요 AI 플레이어는 “AI 시스템이 사양에 따라 작동하고 심각한 버그가 없으며 이상적으로는 시스템의 독점 정보를 공개하지 않고 공정성, 투명성, 안전성과 같은 윤리적 표준을 준수한다는 점을 입증해야 한다”고 썼습니다.

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.

ZKP는 정보의 존재와 내용을 공개하지 않고도 해당 정보를 소유하고 있음을 증명하는 방법입니다. ZKP의 가상이지만 단순한 블록체인 애플리케이션에는 누구에게도 정확한 세부 정보를 보여줄 필요 없이 귀하가 특정 연령이거나 특정 장소에 거주하고 있음을 증명할 수 있는 신원 문서가 포함되어 있습니다. 다른 사람은 당신이 얼마나 많은 돈을 가지고 있는지 명시적으로 밝히지 않고도 프로젝트에 투자할 수 있는 적절한 순자산이 있음을 증명할 수 있습니다.

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.

마찬가지로, AI 개발에 참여하는 회사는 블록체인 기록을 사용하여 기계 학습 가중치 및 모델을 검증하고, 교육 데이터 및 안전 표준이 건전하며, AI 모델이 정보 유출 위험 없이 주장하는 지침을 따르고 있는지 확인할 수 있습니다. 경쟁자에게.

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 개념은 1980년대부터 존재해 왔지만, zk-SNARKS(영지식 간결 비대화형 지식 인수) 또는 STARKS(Scalable Transparent Arguments of Knowledge)라고 알려진 필수 암호화 방법을 처리하는 데 필요한 계산은 이를 대부분의 블록체인 네트워크에서는 어려운 작업입니다.

“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.”

Zhang은 CoinGeek에 “ZKP를 생각할 때 증명 생성과 증명 검증이라는 두 부분으로 구성됩니다.”라고 말했습니다. "SNARKS의 경우 이러한 특정 맥락에서 우리가 사용하는 체계는 항상 효율적인 검증을 달성하려고 노력하고 있습니다."

“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.”

“블록체인은 온체인 계산에 매우 비쌉니다. 온체인 계산이 검증으로만 제한된다면, 무거운 의무는 증명 생성 측면에 있고 그것은 오프체인이기 때문에 작동합니다.”

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.

여러 팀이 nChain 외에도 Ethereum 및 BTC를 포함한 다른 블록체인 네트워크에서 이를 수행하는 방법을 연구하고 있습니다. ZKP는 수행을 위해 계산 집약적입니다. 여기에는 두 부분이 있습니다: 증명을 생성하는 것; 그리고 확인합니다. ETH와 BTC는 모두 다른 애플리케이션에서 수년 동안 네트워크를 괴롭혔던 동일한 확장 제한에 직면합니다.

“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.”

“그들은 온체인 검증을 가능하게 만들었습니다. 훌륭합니다. 그리고 모두가 증명 생성의 부담을 덜기 위해 노력하고 있습니다. 현재로서는 특정 계산이나 계산 세트에 대해 그렇게 할 수 있지만 모든 계산에 대해 증명 생성이 가능하도록 보편적인 접근 방식을 갖는 것은 매우 어렵습니다.”

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

현재 존재하는 BTC는 작업을 수행하기에는 데이터 용량이 너무 제한되어 있지만 BTC 테스트넷 "Signet"(OP_CAT이 활성화된)을 사용하여 STARK 증명을 검증하려는 BitVM 및 StarkWare의 시도가 어느 정도 성공적이었습니다. 최근에는 "프랙탈 비트코인"(이국적인 채굴 메커니즘을 갖춘 Signet의 복사본으로 설명될 수 있음)을 홍보했습니다. 프랙탈 비트코인의 타당성