分散コンピューティングネットワークにおけるゼロ知識機械学習推論検証の自動化 @inference_labs、@OpenGradient、@nesaorg 分散コンピューティングネットワークにおいて人工知能の推論結果が正しく計算されているかを検証する問題は、中央サーバー環境とは異なる複雑な制約を伴います。これは、複数の参加者が異なるハードウェアやソフトウェア環境で同じモデルを実行する構造では、計算結果の信頼性を事前に仮定するのが難しいためです。この文脈で、ゼロ知識機械学習は、特定の入力を固定された方法でモデルを通じて処理することで特定の出力が生成されたことを暗号学的に証明する技術として登場しました。この方法は、計算過程を外部に明かさずに実行の正当性を検証できる分散環境に適した手段として評価されています。 しかし、人工知能の推論は本質的に決定的ではありません。浮動小数点演算は非結合であるため、同じ演算でも計算順序やハードウェア実装によって微妙な結果差があり、並列演算を用いたGPU環境ではこの違いがさらに顕著になります。分散ネットワークは、消費者向けGPUから特殊なアクセラレーターまで幅広い機器を含み、オペレーティングシステム、ドライバ、メモリ構造、命令セットの違いによる計算上の逸脱が生じます。暗号学的検証にはビット単位の合意が必要なため、これらの環境の違いが検証の失敗につながることがあります。 この問題を解決するために、zkMLシステムは浮動小数点演算を不動点に量子化し、ニューラルネットワークの演算を算術回路形式に変換します。JSTprove、EZKL、RISC Zeroなどのフレームワークは、畳み込み、行列乗算、活性化関数を制約の集合として表現し、推論過程を証明可能にします。このプロセスはモデルの深さやサイズが増すにつれて急速に増加し、証明を生成するために必要な時間とメモリの使用も非線形的に増加します。実際の測定では、モデル全体のzkML証明は同じ推論を再計算するよりも数千倍から数万倍のコストを要します。 このコスト構造は、分散ネットワーク上で自動推論検証を設計する際の重要な制約となります。証明を生成するコストが推論結果を疑うよりも大きい場合、検証は経済的な意味を失います。その結果、実際のシステムはモデル全体を証明するのではなく、重要な操作や敏感な部分のみを選択的に検証する戦略を採用しています。Inference LabsのDSperseは、モデルを複数のスライスに分解し、信頼性が特に重要な部分のみを証明することでメモリ使用量と証明コストを大幅に削減します。この方法は計算全体の完全な証明を提供するわけではありませんが、コストに対して検証の効率を確保するのに役立ちます。 自動検証パイプラインは、この任意の検証戦略に基づいています。Inference LabsのJSTproveパイプラインは、モデルを不動点に変換し、ONNX形式のグラフを算術回路にコンパイルし、GKRベースの証明システムを通じて証明を生成します。生成された証明はオンチェーンまたはオフチェーンで検証され、実際には多数の証明が特定の分散型ネットワーク上で定期的に処理されています。OpenGradientはPIPEと呼ばれる並列実行構造を通じて複数の推論リクエストを同時に処理するよう設計されており、各リクエストはzkML、信頼された実行環境、または未検証実行のいずれかを選択できます。これにより、検証コストがブロック生成や全体のスループットの直接的なボトルネックにならないように調整されます。 NESAは検証自動化と計算保護を組み合わせたアプローチを採用しています。暗号化された状態の状態で入力データを複数のノードに分散し、暗号化された断片で推論を行い、その結果を集約する構造を用いています。このプロセスでは、ノードの選択と役割割り当てが検証可能な乱数と重要な暗号によって調整され、不正行為はコミットと開示のステップによって抑止されます。このアプローチは、推論結果の整合性だけでなく、入力やモデルパラメータの機密性も保証します。 zkMLベースの検証を分散型コンピューティングネットワークに統合することで、実行と検証の役割分離が明確になります。OpenGradientの並列化戦略は、複数の推論を同時に処理しつつ検証プロセスを別々に管理できるようにします。一方、NESAの調整層はノード間の役割分配とインセンティブ付与を担当します。Inference Labsの証明層は、実際の計算が正しく行われたことを暗号学的に検証する役割を担っています。各層が分離されているため、単一の技術ではなく複数のコンポーネントの組み合わせによって自動検証が実装されます。 インセンティブ構造も自動化の重要な要素です。Nesaはステーキングとコミットの開示構造を通じて参加ノードに誠実な行動を促し、Inference Labsは証明生成能力と正確性に基づいて報酬を分配しています。OpenGradientのデジタルツインベースのサービスは、検証済みの推論結果へのアクセス権を経済的価値に変換します。これらの構造は、中央管理者がいなくても一定の信頼を維持するよう設計されています。 しかしながら、自動zkML推論検証には明確な限界があります。誤った結果を生成するコストと正しい結果を証明するコストの非対称性は、攻撃の可能性を残します。回路変換プロセスの誤り、証明生成の遅延、ノード間の共謀、ハードウェアエラーによる計算偏差などは、現行技術では完全に解消することはできません。システムは再現手法、評判、経済制裁を通じてこれらのリスクを軽減しますが、根本的に排除するわけではありません。 分散型コンピューティングネットワークにおけるゼロ知識機械学習、推論、検証自動化を総合すると、計算の信頼性を暗号学的に確保しようとする明確な技術的成果を示しています。同時に、高い証明コスト、環境的制約、経済的非対称性という構造的制約も明らかにしています。現在のアプローチは、選択的証明、並列実行、暗号化計算、インセンティブ設計を組み合わせることで実用的な自動化を実現しており、分散環境において人工知能推論の検証可能性を現実的な範囲に引き上げた例とされています。 $NESA

生体認証データとAI-DID評価スコアを組み合わせた自律的アイデンティティ経済の構造と動作原理 @billions_ntwk、@idOS_network、@foruai デジタル環境において、アイデンティティはもはや単なるログイン手段ではなく、参加と信頼の基盤となり、個人の独自性、データ主権、行動に基づく評判が連携してこの役割を確実に果たすことは、いくつかの現実世界システムによって確認されています。既存の中央集権型IDシステムは、同一人物が複数のアカウントを作成する問題を効果的に防げず、データがプラットフォームに集中するにつれて、個人情報漏洩のリスクや価値の偏りなどの構造的制約が明らかになり、サービスによって評判も断片化され、経済的資産として活用するのが困難になりました。このような背景のもと、生体認証による人間の独自性証明、自己主権データ保存構造、AIベースの分散評価スコアを組み合わせた自己主権的アイデンティティ経済が実際のサービス単位で実装されています。 生体認証の分野では、Billions Networkは顔ベースの3Dライブネススキャンと、モバイル環境で政府発行IDのNFC認証を組み合わせて、実際の人間の存在を検証しています。このプロセスでは、元の生体認証データは保存されるのではなく、暗号ハッシュやゼロ知識証明の形でのみ処理されます。この構造は、同じ生体認証特性を持つ重複IDの発行を防ぎつつ、各アプリケーションごとに乱数を使って別々の識別子を作成し、特定のサービス間でユーザーの追跡を防ぎます。この手法は実際に、数百万件の検証ケースや金融機関やトークン配布が重複請求を防げた事例を通じて、生産環境で応用されています。 このように発行される一意性証明書や各種アイデンティティ属性は、idOSが提供する自己主権データ層で管理されます。idOSは暗号化されたユーザーデータを分散型で保存し、ウォレット署名ベースの鍵管理と同意指向のアクセス制御を通じて、データの所有権と管理権をユーザーに委ねます。データの保存と管理は別個の構造で動作し、サービス提供者は年齢や居住要件などの検証済み属性の履行のみを要求でき、ユーザーは必要な範囲と期間のみアクセス権を付与または取り消すことができます。このプロセスはプライバシー規制と実名認証の両方を満たすよう設計されており、実際にデータ削除を必要とせずにアクセスを即座にブロックできる構造を持っています。 アイデンティティ経済の第三の軸は、ForU AIが運用するAI-DIDベースの評判システムです。このシステムでは、ユーザーの身元がトークン化された形で表現され、経験値、バッジ、総合スコアなどの評判指標が、コミュニティ活動、クエスト完了、貢献などの検証可能な行動記録に基づいて計算されます。この評判情報はチェーン上で計算され、ユーザーは外部に開示する評判要素を選択できます。しかし、スコア計算に用いられた重みやアルゴリズムの詳細構造は完全には明らかにされておらず、特定の行動タイプが繰り返し報酬を与えられた場合にバイアスが生じるという制限も観察されています。 これら三つの要素は階層的に組み合わさり、自己主権を持つアイデンティティ経済を形成します。まず、生体認証層で唯一の人物が証明され、その後、証明と属性情報が自己主権データ層に保存され、ユーザーの管理下で管理されます。さらに、行動に基づく評判が蓄積され、必要に応じて各アプリケーションはユーザーの同意に基づいて一意かどうか、または特定の評判条件を満たしているかどうかのみを確認します。この構造により、エアドロップなどの資源配分における重複参加がブロックされ、ガバナンスプロセスにおける単純な公平性ではなく信頼に基づく重み付けが適用され、個人情報の開示なしに信頼レベルに応じた差別適用がサービスアクセスに可能となります。 運用過程で考慮すべきリスク要因も明確に示されています。生体情報は、一度漏洩すると変更できないという特徴があり、これを補うために元のデータを保存しない構造と複数の検証手順が採用されています。行動に基づく評判は、協力的な操作や反復的な行動によって歪められ、一意性の証明後にのみ評判が蓄積される構造的制約が用いられます。さらに、特定のインフラやアルゴリズムへの依存度が高まると中央集権化リスクが生じるため、検証エンティティやストレージノードの分布も重要な要素とされています。 このようにして、生体認証、自主的なデータ管理、AIベースの評判スコアによる独自性証明が、独立して機能しつつ補完的に組み合わされ、個人が信頼を蓄積しつつ自分のアイデンティティをコントロールし、それをさまざまな経済活動に活用できる構造を形成しています。これは、アイデンティティを監視や統制の手段としてではなく、公正な参加と信頼に基づく調整を可能にする経済的基盤として扱う現実の事例によって裏付けられています。 $BILL $IDOS $SOL $SOMI $BNB