Was ist zkML? Erläuterung & Anwendungsfälle

Was ist Zero-Knowledge Machine Learning (zkML)?

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) verbindet Zero-Knowledge Proofs (ZKPs), eine kryptografische Methode zum Beweisen von Aussagen ohne Offenlegung der zugrunde liegenden Daten, mit maschinellem Lernen (ML), um datenschutzfreundliche und überprüfbare Berechnungen zu ermöglichen.

zkML verifiziert derzeit kleinere KI-Projekte wie Trading Bots oder Bildgeneratoren mit kryptografischen Beweisen, die die Einhaltung von Regeln bestätigen. Die Skalierung auf große Modelle (z. B. GPT-4o, o1, DALL-E 2, Claude 3.5, Grok-1) bleibt durch extreme Rechenkosten begrenzt.

Weitere Anwendungen können von der Betrugserkennung bis zur privaten biometrischen Authentifizierung reichen. Durch die Verwendung von Zero-Knowledge-Proofs gewährleistet zkML den Schutz der Privatsphäre und die Integrität der Daten, was es zu einem notwendigen Fortschritt in sensiblen Bereichen wie dem (traditionellen/dezentralen) Finanzwesen und dem Gesundheitswesen macht.

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Wie funktioniert zkML?

zkML ermöglicht es einem Prüfer, die Korrektheit des Inferenz- oder Trainingsprozesses eines KI-Modells zu bestätigen, ohne sensible Details wie Eingabedaten, Modellgewichte oder andere private Informationen preiszugeben.

Der zkML-Verifizierungsprozess umfasst die folgenden wichtigen Schritte:

• Kryptografische Umwandlung: ML-Operationen (Inferenz, Training) werden in arithmetische Schaltkreise oder Constraint-Systeme übersetzt, die neuronale Netzschichten in mathematische Beziehungen umwandeln.
• Erzeugung von Beweisen: ZK-sichere Systeme(zk-SNARKs, zk-STARKs) generieren prägnante kryptografische Beweise, die die Korrektheit von ML-Berechnungen, nichtlinearen Hash-Aktivierungen, Matrixmultiplikationen und Datenflüssen in algebraischen Aussagen belegen.
• Verifizierung: Dritte validieren Proofs anhand öffentlicher Parameter (z. B. Modell-Hashes, Eingabeverpflichtungen), ohne auf die Rohdaten zuzugreifen, und stellen so sicher, dass sich die Ergebnisse aus der vereinbarten Logik ergeben.
• Datenschutz: Eingaben, Gewichte und Gradienten bleiben verschlüsselt oder maskiert und verlassen sich auf kryptografische Primitive wie homomorphe Verschlüsselung oder sichere Mehrparteienberechnungen, um sensible Daten zu isolieren.
• Abstriche: Größere Netze oder tiefere Schichten erhöhen den Rechenaufwand, während die Größe des Beweises und die Verifikationsgeschwindigkeit von der Effizienz des zugrunde liegenden Beweissystems abhängen.

Einfach erklärt, ermöglicht zkML den Nachweis, dass die Vorhersagen oder Trainingsergebnisse eines KI-Modells korrekt sind, ohne dass die zugrunde liegenden Daten oder Modelldetails offengelegt werden müssen. Dies wird durch kryptografische Beweise erreicht, die Vertraulichkeit und Genauigkeit gewährleisten und den Prozess sowohl sicher als auch überprüfbar machen.

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zkML Anwendungsfälle

zkML hat seine Nützlichkeit in der Kryptowirtschaft bereits unter Beweis gestellt. Mehrere Projekte haben es erfolgreich implementiert oder durchlaufen die letzten Testphasen vor dem Einsatz im Mainnet.

• On-Chain-KI-Integrität: Nachweis, dass Handelsroboter oder Renditestrategien(RockyBot von Modulus Labs, Giza x Yearn) wie behauptet ausgeführt werden, um eine versteckte Manipulation der DeFi-Märkte zu verhindern.
• API-Rechenschaftspflicht: Entlarven Sie "Blackbox"-ML-Dienste, indem Sie die Anbieter zwingen, Nachweise beizufügen, aus denen hervorgeht, welche Modelle ihre Ergebnisse liefern.
• Ausnutzungsprävention: DAOs können gehackte Verträge programmatisch einfrieren, indem sie ZK-Anomalie-Beweise(Forschung von Aztec Protocol) verwenden, die auf historischen Exploit-Mustern basieren.
• Biometrische Upgrades: Die Benutzer aktualisieren ihre Anmeldedaten(Iris-Codes der Welt) selbst, indem sie nachweisen, dass die neuen biometrischen Vorlagen von gültigen Scans stammen, wodurch eine zentrale Neuanmeldung entfällt.
• Medizinische Vertraulichkeit: Diagnostizieren Sie verschlüsselte MRTs(vCNN), während die Scans privat bleiben, und ersetzen Sie den Compliance-Papierkram durch kryptografische Audits.

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Mögliche DeFi-Implikationen

Wenn die zkML-Technologie ausgereift ist, ist es möglich, dass sie in noch mehr Anwendungsfälle in allen Bereichen des dezentralen Finanzwesens integriert wird:

• DeFi-Risikomodelle: Beweist die Korrektheit von KI-optimierten Kreditbesicherungen oder Derivatpreisen (Aave, Synthetix, Hyperliquid, etc.), ohne proprietäre Algorithmen oder Nutzerpositionen offenzulegen.
• DAO-Governance: Validiert ML-basierte Berechnungen der Stimmgewichtung oder Prognosen zu den Auswirkungen von Vorschlägen, wobei die Daten der Teilnehmer (z. B. Token-Bestände) geheim bleiben.
• Privatsphäre-Münzen: Überprüft die Anonymität von Transaktionen (Zcash, Monero) mithilfe von ML, um Sybil-Angriffe zu erkennen, ohne die Identität von Nutzern oder Netzwerk-Metadaten zu gefährden.
• NFT-Bewertung: Kryptografische Verifizierung von Seltenheitswertungen oder dynamischen Preisbildungsalgorithmen(Pudgy Penguins, Azuki NFT), ohne dass die proprietäre Bewertungslogik preisgegeben wird.
• Kettenübergreifende Orakel: Sichert ML-gestützte Dateneinspeisungen (Chainlink, Band Protocol) durch den Nachweis der Integrität der Datenaggregation über Ketten hinweg, ohne die Eingaben der Knoten offenzulegen.
• ZK-Rollups: Ermöglicht ML-optimiertes Transaktions-Batching(ZKsync, StarkNet) mit Nachweisen, die faire Bestell-/Gebührenberechnungen gewährleisten, ohne die Aktivitätsmuster der Nutzer offenzulegen.

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Aktueller Stand von zkML

zkML ist die Antwort des Jahres 2024 auf das Vertrauensdefizit im Silicon Valley. Krypto-Giganten wie Polychain und a16z haben Millionen in Start-ups wie Modulus Labs, World (ehemals Worldcoin) und Ingonyama gesteckt, um den Datenschutz und die Überprüfbarkeit von KI auf der Kette voranzutreiben.

Während die zkML-Technologie noch mit Modellen im ChatGPT-Maßstab kämpft, könnte das Jahr 2025 einen Wendepunkt markieren. Die 500-Milliarden-Dollar-Initiative der US-Regierung für Stargate-Rechenzentren, die von Präsident Trump angeführt wird, und neue Marktteilnehmer wie die Open-Source-KI-Modelle von DeepSeek aus China werden für schnellere Innovationen sorgen.

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Risiken und Bedenken

Die kryptografischen Garantien von zkML bergen nicht-triviale Risiken, die die Einführung in Unternehmen verzögern oder systemische Schwachstellen aufdecken könnten.

• Exponentielle Kosten: Der Nachweis komplexer Modelle (GPT-4o usw.) ist nach wie vor unerschwinglich teuer, und die Hardwarebeschränkungen (siehe ZKPU von Ingonyama) begrenzen den ROI für Nischenanwendungen.
• Risiken der Zentralisierung: Die Abhängigkeit von GPUs/ASICs kann die Macht einiger weniger Chiphersteller (z. B. Nvidia) konsolidieren, was den Idealen der Dezentralisierung widerspricht.
• Sicherheitstheater: Schlecht implementierte Schaltkreise, wie z. B. ungeprüfte EZKL-Kompilierungen, bergen das Risiko, dass "verifizierte" Ausgaben Datenlecks oder Modellfehler verschleiern.
• Regulatorische Unklarheit: Frühe Mandate (derzeit vor allem das EU-KI-Gesetz ) könnten suboptimale zkML-Integrationen erzwingen, was zu einer Belastung bei der Einhaltung von Vorschriften ohne echte Sicherheitsvorteile führt.
• Reibungspunkte bei der Einführung: Unternehmen wie Walmart haben einen Mangel an Fachkräften, um zkML zu implementieren, obwohl Modulus Labs seinen Wert für die Lieferkette bewiesen hat.

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Abschließende Überlegungen

zkML ist ein grundlegender Schritt in der KI-Rechenschaftslegung, hat aber nach wie vor Probleme mit der Skalierbarkeit, da die derzeitigen GPU-beschleunigten Beweise nur schwer mit Billionen-Parameter-Modellen umgehen können.

Investoren, die auf Infrastrukturoptionen abzielen, sehen zkML als kritische Prüfungsebene für Branchen wie DeFi und Arzneimittelforschung, in denen KI-Transparenz Milliardenbeträge sichert.

Die Regulierungsbehörden stehen vor einem heiklen Balanceakt: Eine übermäßige Aufsicht birgt die Gefahr, dass Innovationen abgewürgt werden, während Untätigkeit dazu führen könnte, dass ungeprüfte KI das Vertrauen in wichtige Systeme untergräbt.