Automação da Verificação de Inferência por Aprendizado de Máquina de Conhecimento Zero em Redes de Computação Descentralizadas @inference_labs, @OpenGradient, @nesaorg O problema de verificar se os resultados de inferência de inteligência artificial são calculados corretamente em uma rede de computação distribuída possui restrições complexas que diferem das de um ambiente de servidor central. Isso porque, em uma estrutura onde múltiplos participantes executam o mesmo modelo em diferentes ambientes de hardware e software, é difícil presumir a confiabilidade dos resultados do cálculo antecipadamente. Nesse contexto, o aprendizado de máquina de conhecimento zero surgiu como uma tecnologia que prova criptograficamente que uma saída específica foi gerada ao processar uma entrada específica de forma fixa por meio de um modelo fixo. Esse método é avaliado como um meio adequado para um ambiente distribuído, pois pode verificar a legitimidade da execução sem divulgar o processo de cálculo ao mundo exterior. No entanto, o raciocínio da inteligência artificial é inerentemente indeterminante. Devido à natureza desacoplada das operações em ponto flutuante, mesmo a mesma operação apresenta diferenças sutis nos resultados dependendo da ordem de cálculo ou da implementação do hardware, e essa diferença é ainda mais pronunciada em ambientes de GPU que usam operações paralelas. Redes distribuídas abrangem uma ampla gama de equipamentos, desde GPUs de consumo até aceleradores especializados, resultando em desvios computacionais devido a diferenças em sistemas operacionais, drivers, estruturas de memória e conjuntos de instruções. Como a verificação criptográfica requer acordos bit a bit, essas diferenças ambientais podem levar a falhas na verificação. Para resolver esse problema, o sistema zkML quantiza operações de ponto flutuante para ponto fixo e converte operações de redes neurais em formas de circuito aritmético. Frameworks como JSTprove, EZKL e RISC Zero representam convoluções, multiplicações de matrizes e funções de ativação como conjuntos de restrições, tornando o processo de inferência comprovável. Esse processo aumenta rapidamente com a profundidade e o tamanho do modelo, e o tempo e o uso de memória necessários para gerar provas também aumentam de forma não linear. Medições reais mostram que provas de zkML para todo o modelo exigem custos de milhares a dezenas de milhares de vezes maiores do que recalcular a mesma inferência. Essa estrutura de custos é uma restrição fundamental ao projetar verificação automatizada de inferência em uma rede distribuída. Se o custo de gerar uma prova for maior do que duvidar do resultado da inferência, a verificação perde seu significado econômico. Como resultado, sistemas do mundo real estão adotando uma estratégia de verificar seletivamente apenas operações-chave ou partes sensíveis, em vez de provar o modelo inteiro. O DSperse da Inference Labs reduz significativamente o uso de memória e os custos de prova ao dividir o modelo em múltiplas fatias e circuitar, provando apenas as partes onde a confiabilidade é particularmente importante. Esse método não fornece uma prova completa de todo o cálculo, mas contribui para garantir a eficiência da verificação em relação ao custo. O pipeline automatizado de verificação se baseia nessa estratégia opcional de verificação. O pipeline JSTprove da Inference Labs converte o modelo em ponto fixo, compila o grafo no formato ONNX em um circuito aritmético e gera provas por meio de um sistema de provas baseado em GKR. As provas geradas são verificadas on-chain ou off-chain e, na prática, um grande número de provas é processado periodicamente em uma rede descentralizada específica. O OpenGradient foi projetado para processar múltiplas requisições de inferência simultaneamente por meio de uma estrutura de execução paralela chamada PIPE, e cada requisição pode escolher entre zkML, ambiente de execução confiável ou execução não verificada. Isso ajusta os custos de validação para que eles não se tornem um gargalo direto para a geração de blocos ou para o throughput geral. A NESA adota uma abordagem que combina automação de validação com proteção computacional. Ele utiliza uma estrutura que distribui dados de entrada entre múltiplos nós enquanto criptografado, realiza inferências em fragmentos criptografados e então agrega os resultados. Nesse processo, a seleção de nós e a alocação de papéis são coordenadas por meio de números aleatórios verificáveis e criptografia crítica, e a trapaça é dissuadida por meio de etapas de commit e divulgação. Essa abordagem garante não apenas a integridade dos resultados da inferência, mas também a confidencialidade das entradas e parâmetros do modelo. A integração da verificação baseada em zkML em redes de computação descentralizadas esclarece a separação de papéis entre execução e verificação. A estratégia de paralelização do OpenGradient permite que múltiplas inferências sejam processadas simultaneamente enquanto o processo de validação é gerenciado separadamente, enquanto a camada de coordenação do NESA é responsável por distribuir os papéis e incentivar entre nós. A camada de prova da Inference Labs é responsável por verificar criptograficamente se os cálculos reais foram realizados corretamente. À medida que cada camada é separada, a verificação automatizada é implementada por meio da combinação de múltiplos componentes, em vez de uma única tecnologia. A estrutura de incentivos também é um elemento-chave da automação. A Nesa incentiva os nós participantes a agirem honestamente por meio de uma estrutura de staking e divulgação de commits, enquanto a Inference Labs distribui recompensas com base na capacidade de geração de provas e na precisão. Os serviços baseados em gêmeos digitais da OpenGradient traduzem o direito de acessar resultados verificados de inferência em valor econômico. Essas estruturas são projetadas para manter um certo nível de confiança mesmo sem um administrador central. No entanto, a verificação automática de inferência zkML tem limitações claras. A assimetria entre o custo de gerar um resultado incorreto e o custo de provar um resultado correto deixa a possibilidade de um ataque. Erros no processo de conversão de circuitos, atrasos na geração de provas, conluio entre nós e desvios computacionais devido a erros de hardware não podem ser completamente eliminados com a tecnologia atual. Os sistemas mitigam esses riscos por meio de práticas de replicação, reputação e sanções econômicas, mas não os eliminam fundamentalmente. Em conjunto, aprendizado de máquina zero-conhecimento, inferência e automação de verificação em redes de computação descentralizada mostram claras conquistas técnicas como uma tentativa de garantir criptograficamente a confiabilidade dos cálculos. Ao mesmo tempo, revela as limitações estruturais dos altos custos de prova, restrições ambientais e assimetria econômica. A abordagem atual implementa automação prática combinando provas seletivas, execução paralela, computação criptografada e design de incentivos, o que é considerado um exemplo de como a verificabilidade do raciocínio de inteligência artificial para um alcance realista em um ambiente distribuído. $NESA