Polyhedra争夺代号ZK失利后推出EXPchain！为AI构建的万物链
区块链互操作性基础设施Polyhedra在历经币价下跌、与zkSync争夺$ZK代号失利后，于近期重振旗鼓推出「为AI构建的万物链」，据了解该计划名为EXPchain。并提出ProofofIntelligence(PoI)智能证明概念，为人工智能模型创建了一条无法窜改、可受信任的区块链。是否结合zk与AI转型成功，值得期待。
Polyhedra争夺代号ZK失利后推出EXPchain！为AI构建的万物链
传统AI监管涉及敏感数据，zkML成新解方
官方将EXPchain定义为专为可扩展、可验证且注重隐私的人工智能应用设计的区块链协议。作为「为AI构建的万物链」，EXPchain整合了零知识机器学习(zkML)和全新的智能证明(Proof of Intelligence,PoI)框架。主要创新包括高效的zk证明系统Expander、以及将zkML融入传统AI工作流程且开发者友善的zkPyTorch工具包。
人工智能在各产业中扮演越来越关键的角色，从使用脸部辨识解锁手机到AI驱动的贷款申请与医疗诊断，这些技术既带来巨大潜力，也带来挑战。像是如何确保AI系统公平、准确且安全地运行?如何在不妥协透明性和责任性的情况下保护敏感数据？
另外各国政府也着手监管AI，像是欧盟的AI法案和美国国家标准技术研究院(NIST)的AI风险管理框架。传统方法的问题是需要披露专用模型或敏感数据，导致在安全性、隐私和信任之间产生取舍。
零知识机器学习(zkML)则提供了有别传统的解方，零知识证明的特性能在保护数据与模型隐私的同时实现AI系统的数学验证。而Polyhedra推出基于zkML技术的互操作协议EXPchain，不但兼顾AI行为与合规的规范，同时也是可扩展且安全的验证。
技术债务不断扩大，AI交易过程上链有利问责
一份研究指出2022年美国的软件技术债(技术债务指的是开发软件课时，为了快速推出或满足短期需求，而做出的折衷方案，长期来看这通常会增加系统维护成本)已成长到2.41兆美元。另外全球四大专业咨询机构之一PricewaterhouseCoopers(PwC)的研究也指出，2030年时，AI预计将为全球经济贡献高达15.7兆美元。
随着AI的规模扩大，可能会加剧技术债务的扩张。对此商业专栏Raconteur就曾撰文质疑公司们准备好承受人工智能失败的代价了吗？AI的故障包括不正确的输出、资料外泄和网络攻击。除了经济损失之外，这些错误也常对个人造成伤害。
举例来说资料不正确的输出可能会在导致机器判断错误或是产生有偏见的决策。因此从资料输入到模型输出，确保人工智能驱动交易的每个要素都是可验证和可问责的是必要的，在释放人工智能的全部潜力的同时应对这些风险至关重要。这也就是EXPchain这个AI实时验证区块链的用武之地。
三大技术创新：Polyhedra能解决zk证明生成器难题？
技术创新上包含Expander、ExPos及zkPyTorch
Polyhedra：Expander是目前世界最快的zk证明器
Polyhedra提供的数据包括：
单线程CPU上处理VGG-16影像仅需2.2秒
单线程CPU上处理Llama-3.18B每个token需150秒
性能比以往数据快四个数量级
这些进展大幅降低了AI验证的成本与延迟，支持隐私推理到模型审核等多种应用。Expander也符合Vitalik Buterin提出的zk终局愿景。
Layer2主要分成Optimistic Rollup及zkRollup，而对大部分zkRollup公链来说，ZKP证明生成是瓶颈，公司必须部署具有TB存储器的强大机器来处理ZKP中的大量交易。而先前Polyhedra的技术长Tiancheng Xie及首席科学家Jiaheng Zhang团队共同提出的论文当中，就在探讨使用完全分散式ZKP的新方案来提高zk技术的可扩展性。
ExPoS：扩展的权益证明
ExPoS是一种针对EXPchain中的zkML技术进行开发的权益证明机制，在验证AI应用程序行为和合规性同时，不泄露专用模型数据。白话文来说就是使用Polyhedra旗下zkBridge技术将所有区块链上的权益机制统一并连接成一个有凝聚力的质押网络。
zkPyTorch：开发者友善的工具箱
zkPyTorch自动将PyTorch操作转换为zk电路，降低传统AI开发工作流程和零知识机器学习(zkML)之间的差距。这种整合允许开发人员使用熟悉的工具，同时显著减少部署支持zk的AI应用程序的时间和复杂性。
zkML可在隐私前提下完成LLM验证
EXPchain核心在于零知识机器学习(zkML)，zkML支持对AI模型进行加密验证，在整个机器学习生命周期中实现安全性及准确性，包括：
可验证的推理：在不暴露模型或资料的情况下证明人工智能输出。
模型审核：根据测试集验证效能的公平性和合规性。
训练验证：确保遵守协议而不泄露敏感输入。
zkML具体应用包括：
为大型语言模型(LLMs)添加数字水印。数字水印是在LLM生成的文字中嵌入微小且不易察觉的特征，用于识别该文本是否由特定模型生成，用于防止伪造内容及内容滥用。
确保模型合规性，例如金融机构中的合规性验证。
在注重隐私的产业中实现安全的多方计算。
目前EXPchain的zkML数字水印已经可以用来验证Llama-3.18B等大型语言模型。
Polyhedra首席密码学家大有来头，推动PoI人工智能证明链
EXPchain可以被视为Proof of Intelligence(PoI)智能证明，为人工智能模型创建了一条无法窜改、可受信任的区块链，验证其来源、真实性和道德合规性。该框架保护智能财产权并确保透明的问责，以加密方式将每个人工智能模型的来源和效能与可验证的链上记录联系起来，为人工智能驱动的生态系统提供前所未有的透明度。
而谈到这一切的幕后推手，就不得不谈到Polyhedra的首席密码学家Zhenfei Zhang。先前他曾任职Algorand、Espresso、Ethereum Foundation和Scroll等业界龙头，在密码学界享有相当的知名度。「ZEN：用于可验证的零知识神经网络推理的最佳化编译器」一文即是在谈论可验证的机器学习。
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