AI cần ZK : Bằng chứng ZK để đảm bảo độ tin cậy cho LLM thực thi trên thiết bị Dự án ZK Coprocessor @lagrangedev đã công bố về việc cung cấp bằng chứng ZK cho Gemma3 của Google tại sự kiện "Verifying Intelligence" do Google Cloud và HouseofZK tổ chức. Gemma 3 là LLM "trên thiết bị" nhẹ và hiệu suất cao do Google phát triển. Khác với các mô hình AI lớn như GPT chạy trên máy chủ trung tâm và nhận kết quả, Gemma3 là mô hình nhẹ thực thi và suy luận trên thiết bị của người dùng. LLM trên thiết bị cho phép sử dụng AI mà không cần kết nối mạng, và vì không cần gửi dữ liệu đến máy chủ trung tâm nên đảm bảo quyền riêng tư. Hơn nữa, phần lớn chi phí sử dụng AI như GPT đến từ chi phí tính toán của máy chủ trung tâm, vì vậy nó cũng có lợi thế lớn trong việc giảm chi phí này. Tuy nhiên, việc mô hình chạy cục bộ cũng có nghĩa là không thể kỳ vọng vào độ tin cậy của máy chủ trung tâm. Có khả năng môi trường thực thi cục bộ đã bị giả mạo, và kết quả suy luận phải được 'tin tưởng hoàn toàn' từ chính nó. Trong trường hợp này, ZK Coprocessor như DeepProve của Lagrange được sử dụng. DeepProve tạo ra đầu ra của Gemma3 đã thực thi cục bộ dưới dạng bằng chứng ZK. Thông qua bằng chứng ZK này, người dùng Gemma3 có thể tự động xác minh rằng - mô hình đã nhận đúng giá trị đầu vào, - Gemma3 đã được tính toán đúng như thiết kế, - mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm. Thực tế, sự kết hợp giữa LLM nhẹ thực thi cục bộ và ZK Coprocessor rất phù hợp với blockchain + AI. Các nút blockchain phi tập trung có thể cung cấp kết quả suy luận thông qua LLM nhẹ hiệu suất cao như Gemma3 và nộp chúng dưới dạng bằng chứng ZK, từ đó tạo ra AI phân tán đáng tin cậy. Cuối cùng, trong kỷ nguyên thực thi AI trên thiết bị, cơ sở hạ tầng bằng chứng ZK có thể đảm bảo độ tin cậy là điều cần thiết. ZK Coprocessor chuyên dụng cho AI như DeepProve của Lagrange sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc này.

@lagrangedev không phải là @Gem3a, hãy cẩn thận