zkml

يمثل الذكاء الاصطناعي القائم على إثباتات انعدام المعرفة (Zero-Knowledge Machine Learning - zkML) تطورًا رائدًا يجمع تقنيات البلوكشين والذكاء الاصطناعي، من خلال دمج إثباتات انعدام المعرفة (Zero-Knowledge Proofs - ZKPs) مع التعلم الآلي للتحقق من نتائج الحسابات الذكية مع الحفاظ التام على سرية البيانات. تتيح هذه التقنية تنفيذ عمليات الاستنتاج خارج السلسلة، مع إرسال نتائج التحقق فقط إلى البلوكشين، مما يساهم في معالجة تحديات حماية الخصوصية، وتكاليف الحوسبة، والشفافية ضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. تمنح هذه التقنية التطبيقات اللامركزية القدرة على الاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي دون كشف البيانات الحساسة، مما يفتح مسارات جديدة لتطوير حلول متقدمة تجمع بين البلوكشين والذكاء الاصطناعي.

خلفية: نشأة zkML

انبثق مفهوم الذكاء الاصطناعي القائم على إثباتات انعدام المعرفة من التقاء تقنيات البلوكشين والذكاء الاصطناعي، واكتسب اهتمامًا متزايدًا منذ عام 2020. جاء هذا التطور كنتيجة لحاجتين تقنيتين أساسيتين:

1. سعي قطاع البلوكشين نحو آليات تحقق تحفظ الخصوصية للمعاملات، وخاصة تطبيق إثباتات انعدام المعرفة المتقدم في شبكات عامة مثل Ethereum.
2. التناقض بين حماية خصوصية البيانات وضرورة شفافية التحقق من النماذج في الذكاء الاصطناعي.

تركزت البدايات في الأبحاث، حتى بادرت مشاريع مثل zkSync وWorldcoin بتطبيق تقنية zkML في سيناريوهات عملية، مما نقل المفهوم من المجال النظري إلى التطبيق العملي. ومرت هذه التقنية بتحول من إثبات المفهوم إلى أدوات عملية، مدعومة بتطورات أنظمة إثبات انعدام المعرفة مثل zkSNARK وzkSTARK، بالإضافة إلى تحسينات مخصصة لعمليات الشبكات العصبية، ما جعل الاستنتاجات الآمنة والفعالة للذكاء الاصطناعي في بيئة البلوكشين أمرًا ممكنًا.

آلية العمل: طريقة عمل zkML

يرتكز سير عمل الذكاء الاصطناعي القائم على إثباتات انعدام المعرفة على نموذج "عملية استنتاج خاصة مع تحقق عام":

1. تحضير النموذج: يقوم المطورون بتحويل نموذج التعلم الآلي إلى دوائر حسابية متوافقة مع أنظمة إثبات انعدام المعرفة.
2. الحوسبة خارج السلسلة: عند الحاجة لتنفيذ الاستنتاج، تُجرى العمليات في بيئة خارج السلسلة مع إبقاء بيانات الإدخال والنتائج الوسيطة سرية.
3. توليد الإثبات: يقوم النظام بتكوين إثبات انعدام المعرفة لعملية الاستنتاج، لإثبات صحة العملية دون كشف تفاصيل الحساب.
4. التحقق على السلسلة: يرسل المطور الإثبات إلى البلوكشين، حيث يمكن للمحققين التأكد بسرعة من صحة النتائج دون الحاجة لإعادة العمليات الحسابية.

وتعتمد هذه التقنية على عناصر رئيسية تشمل:

1. بناء دوائر إثبات انعدام المعرفة: تحويل النماذج إلى دوائر حسابية لإنتاج الإثباتات.
2. أنظمة إثبات انعدام المعرفة: أنظمة متخصصة لعمليات التعلم الآلي تقلل من تعقيد إنتاج الإثباتات.
3. واجهات العقود الذكية: أكواد عقود للتحقق من الإثباتات على السلسلة وتنفيذ العمليات المطلوبة.
4. تقنيات ضغط النماذج: تقليل حجم النماذج وتحسينها لتتماشى مع حدود الحوسبة الخاصة بإثباتات انعدام المعرفة.

المخاطر والتحديات في zkML

رغم تقديم حلول متقدمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكشين، لا تزال هذه التقنية تواجه عدة تحديات:

القيود التقنية:

1. ارتفاع تكلفة إنتاج الإثباتات، خصوصًا للنماذج العصبية الكبيرة.
2. صعوبة الموازنة بين تعقيد النموذج وكفاءة الإثبات.
3. محدودية تقنيات إثبات انعدام المعرفة الحالية في التعامل مع بعض العمليات ذات الفاصلة العشرية.

اعتبارات الأمان:

1. فقدان الدقة والثغرات الأمنية الناتجة عن ضغط النماذج.
2. إمكانية تعرض النموذج نفسه لهجمات عدائية، بعيدًا عن آلية الإثبات.
3. التعارض بين حماية الخصوصية وشفافية شرح النموذج.

تحديات التطبيق:

1. حاجة المطورين إلى إتقان التعلم الآلي والتشفير القائم على إثباتات انعدام المعرفة.
2. نقص الأدوات وأطر العمل الموحدة.
3. قلة دعم البنية التحتية لأنظمة zkML عالية الأداء.

كما أن القضايا التنظيمية والامتثال تظل حاضرة. ومع تطور التشريعات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، قد تتطلب تطبيقات zkML إيجاد توازن بين حماية الخصوصية ومتطلبات الشفافية التنظيمية. إضافة إلى ذلك، تحتاج مسائل حوكمة النماذج، وتحديد المسؤوليات، وآليات التدقيق إلى حلول سريعة وفعالة.

يمثل الذكاء الاصطناعي القائم على إثباتات انعدام المعرفة توجهًا استراتيجيًا في تقاطع البلوكشين والذكاء الاصطناعي، إذ يعزز العقود الذكية بقدرات الذكاء الاصطناعي مع ضمان خصوصية العمليات وموثوقية النتائج. وتفتح هذه التقنية فرصًا في مجالات مثل التحقق اللامركزي من الهوية، وأسواق التنبؤ المحمية بالخصوصية، وتدقيق الامتثال المالي، وغيرها من التطبيقات. ومع استمرار تطور تقنيات الإثبات وخوارزميات التعلم الآلي، سيشهد نظام zkML نموًا متسارعًا، ما سيتيح إمكانيات أوسع لتطبيقات الجيل القادم اللامركزية ويعيد رسم مفاهيم الخصوصية والشفافية والاستقلالية الذكية.