Automatisering av zero-knowledge maskinlæringsinferensverifisering i desentraliserte datanettverk @inference_labs, @OpenGradient, @nesaorg Problemet med å verifisere at resultatene fra kunstig intelligens er korrekt beregnet i et distribuert datanettverk har komplekse begrensninger som skiller seg fra de i et sentralt servermiljø. Dette skyldes at i en struktur hvor flere deltakere kjører samme modell i ulike maskinvare- og programvaremiljøer, er det vanskelig å anta påliteligheten til beregningsresultatene på forhånd. I denne sammenhengen har nullkunnskapsmaskinlæring oppstått som en teknologi som kryptografisk beviser at et spesifikt utgangspunkt ble generert ved å behandle en spesifikk input på en fast måte gjennom en fast modell. Denne metoden vurderes som et egnet middel for et distribuert miljø ved at den kan verifisere legitimiteten av utførelsen uten å avsløre beregningsprosessen for omverdenen. Likevel er kunstig intelligens resonnement iboende ubestemt. På grunn av den ukoblede naturen til flyttallsoperasjoner, har selv den samme operasjonen subtile forskjeller i resultater avhengig av beregningsrekkefølgen eller maskinvareimplementeringen, og denne forskjellen er enda mer uttalt i GPU-miljøer med parallelle operasjoner. Distribuerte nettverk omfatter et bredt spekter av utstyr, fra forbruker-GPUer til spesialiserte akseleratorer, noe som resulterer i beregningsavvik på grunn av forskjeller i operativsystemer, drivere, minnestrukturer og instruksjonssett. Siden kryptografisk verifisering krever bitvise avtaler, kan disse miljøforskjellene føre til verifiseringsfeil. For å løse dette problemet kvantiserer zkML-systemet flyttallsoperasjoner til fastpunkt og konverterer nevrale nettverksoperasjoner til aritmetiske kretsformer. Rammeverk som JSTprove, EZKL og RISC Zero representerer konvolusjoner, matrisemultiplikasjoner og aktiveringsfunksjoner som sett med begrensninger, noe som gjør slutningsprosessen bevisbar. Denne prosessen øker raskt med modellens dybde og størrelse, og tiden og minnebruket som kreves for å generere bevis øker også ikke-lineært. Faktiske målinger viser at zkML-bevis for hele modellen krever tusenvis til titusenvis av ganger høyere kostnader enn å beregne samme slutning på nytt. Denne kostnadsstrukturen er en viktig begrensning når man designer automatisert inferensverifisering på et distribuert nettverk. Hvis kostnaden ved å generere et bevis er større enn å tvile på slutningsresultatet, mister verifiseringen sin økonomiske betydning. Som et resultat adopterer virkelige systemer en strategi der de selektivt verifiserer kun nøkkeloperasjoner eller sensitive deler i stedet for å bevise hele modellen. Inference Labs' DSperse reduserer minnebruk og beviskostnader betydelig ved å dele modellen opp i flere slices og kretser, og kun bevise de delene hvor pålitelighet er spesielt viktig. Denne metoden gir ikke fullstendig bevis for hele beregningen, men bidrar til å sikre verifikasjonseffektivitet sammenlignet med kostnaden. Den automatiserte verifiseringspipelinen er basert på denne valgfrie verifiseringsstrategien. Inference Labs' JSTprove-pipeline konverterer modellen til et fast punkt, kompilerer ONNX-formatgrafen til en aritmetisk krets, og genererer bevis gjennom et GKR-basert bevissystem. De genererte bevisene verifiseres on-chain eller off-chain, og i realiteten behandles et stort antall bevis periodisk på et spesifikt desentralisert nettverk. OpenGradient er designet for å behandle flere inferensforespørsler samtidig gjennom en parallell utførelsesstruktur kalt PIPE, og hver forespørsel kan velge mellom zkML, betrodd utførelsesmiljø eller uverifisert utførelse. Dette justerer valideringskostnadene slik at de ikke blir en direkte flaskehals for blokkgenerering eller total gjennomstrømning. NESA benytter en tilnærming som kombinerer valideringsautomatisering med beregningsbeskyttelse. Den bruker en struktur som distribuerer inputdata over flere noder mens den er kryptert, utfører inferenser i krypterte fragmenter, og deretter aggregerer resultatene. I denne prosessen koordineres nodevalg og rollefordeling gjennom verifiserbare tilfeldige tall og kritisk kryptografi, og juks avskrekkes gjennom en prosess med commit- og disclosure-steg. Denne tilnærmingen sikrer ikke bare integriteten til slutningsresultatene, men også konfidensialiteten til input og modellparametere. Integreringen av zkML-basert verifisering i desentraliserte datanettverk klargjør skillet mellom utførelse og verifisering. OpenGradients parallelliseringsstrategi tillater at flere slutninger behandles samtidig mens valideringsprosessen håndteres separat, mens NESAs koordineringslag har ansvar for å fordele roller og incentivere mellom noder. Inference Labs' bevislag er ansvarlig for kryptografisk å verifisere at de faktiske beregningene ble utført korrekt. Når hvert lag separeres, implementeres automatisert verifisering gjennom kombinasjon av flere komponenter i stedet for én enkelt teknologi. Insentivstrukturen er også et nøkkelelement i automatisering. Nesa oppmuntrer deltakende noder til å handle ærlig gjennom en staking og commit disclosure-struktur, mens Inference Labs fordeler belønninger basert på bevisgenerering og nøyaktighet. OpenGradients digitale tvillingbaserte tjenester omsetter retten til å få tilgang til verifiserte slutningsresultater til økonomisk verdi. Disse strukturene er designet for å opprettholde et visst tillitsnivå selv uten en sentral administrator. Likevel har automatisert zkML-inferensverifisering klare begrensninger. Asymmetrien mellom kostnaden ved å generere et feil resultat og kostnaden ved å bevise et korrekt resultat gir mulighet for et angrep. Feil i kretskonverteringsprosessen, forsinkelser i bevisgenerering, samarbeid mellom noder og beregningsavvik på grunn av maskinvarefeil kan ikke fullstendig elimineres med dagens teknologi. Systemer reduserer disse risikoene gjennom replikasjonspraksis, omdømme og økonomiske sanksjoner, men de eliminerer dem ikke fundamentalt. Samlet sett viser automatisering av nullkunnskapsmaskinlæring, inferens og verifisering i desentraliserte datanettverk klare tekniske prestasjoner i et forsøk på å kryptografisk sikre påliteligheten til beregninger. Samtidig avslører det de strukturelle begrensningene ved høye beviskostnader, miljømessige begrensninger og økonomisk asymmetri. Den nåværende tilnærmingen implementerer praktisk automatisering ved å kombinere selektive bevis, parallell utførelse, kryptert beregning og insentivdesign, noe som regnes som et eksempel på å bringe verifiserbarheten av kunstig intelligens-resonnement til et realistisk nivå i et distribuert miljø. $NESA