AIにはZKが必要 : オンデバイス実行LLMの信頼性を確保するためのZK証明 ZK コプロセッサ プロジェクトである @lagrangedev は、Google クラウドと HouseofZK が主催する「Verifying Intelligence」イベントで、Google の Gemma3 に ZK 証明を提供することについて発表しました。 Gemma 3 は、Google が開発した軽量で高性能な「オンデバイス」LLM です。中央サーバー上で実行され、結果を受け取るGPTのような大規模なAIモデルとは異なり、Gemma3はユーザーのデバイス上で実行され、推論を行う軽量モデルです。 オンデバイス LLM はネットワーク接続なしで AI を可能にし、データを中央サーバーに送信する必要がないためプライバシーが確保されます。 また、GPTなどのAIの利用料金の大部分を中央サーバーの演算コストが占めるため、これに対するコストを大幅に削減できるという利点がある。 ただし、モデルをローカルで実行することは、中央サーバーからの信頼を期待できないことも意味します。ローカル実行環境が改ざんされた可能性があり、推論結果を「自分」で完全に信頼しなければならない。 この場合、LagrangeのDeepProvenなどのZKコプロセッサが使用されます。DeepProve は、ローカルで実行された Gemma3 の出力を ZK 証明に変換します。 この ZK 証明により、Gemma3 を使用するユーザーは - モデルが正しい入力を受け取り、 - Gemma3が設計どおりに正しく計算されたこと - 機密情報を公開せずに 自動的に検証できるようになります。 実際、この形式の軽量ローカル実行 LLM は、ブロックチェーン + AI を備えた ZK コプロセッサと非常によく一致します。 分散型ブロックチェーン ノードは、Gemma3 などの軽量で高性能な LLM を通じて推論結果を提供し、それらを ZK 証明として作成して送信することで、信頼できる分散型 AI を可能にします。 結局のところ、AI のオンデバイス実行の時代には、信頼を確保できる ZK 証明インフラストラクチャが不可欠です。 Lagrange の DeepProve のような AI 固有の ZK コプロセッサは、この目的で重要な役割を果たします。