ゼロ知識証明に基づく検証可能なAI推論と合意メカニズム @wardenprotocol、@inference_labs、@miranetwork 高い利用率にもかかわらず、人工知能推論には構造的な制約があり、内部の挙動をチェックするのが難しいです。モデルの重みや訓練データが開示されないブラックボックス構造、確率的サンプリングや浮動小数点演算による不確定性、そして正しいモデルが実際に実行されたかどうかを確認できない実行整合性の問題により、AIの出力結果だけを信頼するのは困難です。この特徴は、特に金融、セキュリティ、自動意思決定など、誤りへの許容度が低い分野で繰り返し指摘されています。 この信頼問題に対処するための技術的アプローチの一つが、ゼロノレッジ証明ベースの機械学習、すなわちzkMLを用いた検証可能なAI推論構造です。zkMLはモデル内の計算過程を外部に公開しませんが、計算が正しい重みと規則に従って行われたことを暗号学的に証明します。これにより、ユーザーはモデル提供者がAIの結果を信頼することなく、数学的証明に基づいて結果の正当性を自ら判断できます。 この構造では、実行層を担当するWarden Protocolが、統計的実行証明手法であるSPEXをAIエージェントによる推論作業に適用します。SPEXは全操作をやり直す代わりに、推論過程で生成された計算状態をブルームフィルターで要約し、ランダムサンプリングによって実行の一貫性を検証します。このプロセスはソルバーとバリデーターのペアのみで動作し、完全な再実行に比べて非常に低い計算負荷で高い確率的信頼性を提供します。これにより、ウォーデンプロトコルは実行が適度なコストと遅延で実際に行われたことを検証する役割を果たします。 検証層では、Inference Labsが運営するOmronが重要な役割を果たしています。OmronはBittensorネットワークのサブネットで構成されるzkML専用のインフラストラクチャであり、完全なゼロ知識証明で実際のAIモデル推論が正しい重みと計算順序に従って実行されたことを検証します。OmronはDSperseを用いて大規模モデルをDSILファイルユニットに分割し、並列証明を生成することで処理速度を向上させます。この構造を通じて、数億件以上のzkML証明が生成・検証され、小規模モデルや中規模ニューラルネットワークの実用的な運用ケースが蓄積されています。しかし、計算コストとメモリ要件が高いため、非常に大規模なモデルには実用的な制約があります。 コンセンサス層では、Mira Networkはマルチモデルベースのコンセンサスメカニズムを通じて出力結果の信頼性を補完します。Mira Networkは単一のモデルの出力をそのまま取るのではなく、異なる構造や訓練背景を持つ複数のAIモデルの結果を比較します。出力は独立して検証可能な主張単位に分割され、複数のモデル間の合意によって事実性が評価されます。このプロセスは、実際の推論が行われたことを証明するプルーフ・オブ・ワーク要素と、バリデーターが担保として特定の資産に参加するプルーフ・オブ・ステーク要素を組み合わせて動作します。誤った結果が繰り返し承認されたり悪意のある行為が確認された場合、契約の誠実さを維持するために経済的罰則が科されます。 これら3つの層は異なるものの補完的であり、単一の検証可能なAIスタックを形成しています。ウォーデンプロトコルは実行段階での迅速かつコスト効率の高い統計的証明を提供し、高い信頼度が必要な場合はOmronを通じて完全なzkMLベースの検証が行われます。その後、結果の解釈と事実の評価はMira Networkのマルチモデル合意によって強化され、実行の真正性、出力の信頼性、合意の経済的安全性が異なるメカニズムで検証されます。 この構造は、リスクレベルやコスト構造に応じて異なる検証手法を適用するという現実的な設計であり、すべてのAI推論を一つの方法で証明しようとするアプローチとは異なります。暗号証明は高コストを伴う高価値推論に適用され、統計的検証や合意に基づく検証は大規模な処理とスケーラビリティを担います。この階層的な組み合わせを通じて、検証可能なAI推論は理論的な概念を超えて実際に運用可能な技術的システムへと変わりつつあります。 $WARD $MIRA