Von Black-Box-Modellen zu vertrauenswürdigen Vorhersagen: Ein Leitfaden für Anfänger zu ZK-SNARKs für datenschutzfreundliche KI
Künstliche Intelligenz ist das Rückgrat moderner Technologie geworden und trifft kritische Entscheidungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und sogar autonomem Fahren. Die meisten Benutzer sehen jedoch nie, wie diese Modelle funktionieren; wir erhalten einfach eine Vorhersage oder Klassifizierung von dem, was oft als Black-Box-Modell bezeichnet wird. Während diese Anordnung praktisch ist, wirft sie eine wichtige Frage auf: Wie wissen wir, dass diese Vorhersagen genau sind, wenn wir nicht in die Box sehen können?
Die Herausforderung der Black-Box-KI
KI-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netze, arbeiten typischerweise mit Zehntausenden von Millionen (oder sogar Milliarden) von Parametern. Unternehmen haben starke Anreize, diese Parameter geheim zu halten, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. In der Zwischenzeit möchten Nutzer - und manchmal auch Regulierungsbehörden - sicherstellen, dass das Modell korrekt und vertrauenswürdig ist. Beispielsweise könnte ein Finanzunternehmen, das ein Black-Box-Kreditbewertungssystem implementiert, sich fragen, ob es tatsächlich die angegebene Genauigkeit erreicht oder ob es sich nur um ein günstigeres, weniger robustes Modell handelt, das als hochmodern verkauft wird.
Diese Situation schafft eine Spannung zwischen Transparenz und Vertraulichkeit. Nutzer verlangen Beweise dafür, dass der Dienst genau, ethisch und sicher ist, doch vollständige Transparenz könnte hochsensible Informationen über das proprietäre Design des Modells oder Nutzerdaten preisgeben. Diese Lücke zu überbrücken erfordert einen Mechanismus, der die Richtigkeit beweist, ohne sensible interne Daten offenzulegen.
Betritt ZK-SNARKs
ZK-SNARKs (Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge) bieten eine leistungsstarke kryptografische Methode zur Verifizierung der Wahrheit einer Aussage, ohne Details über die Aussage selbst offenzulegen. Im Bereich der KI:
Modellverifizierung: Ein Dienstanbieter (der „Beweiser“) kann einem Nutzer (dem „Verifizierer“) versichern, dass eine Vorhersage oder Genauigkeitsbehauptung korrekt ist.
Datenschutz: Weder die privaten Parameter des Modells noch die sensiblen Daten des Nutzers müssen jemals offengelegt werden.
Wie funktioniert das im Hintergrund?
Arithmetisierung: Die Berechnungen des KI-Modells - von einfachen Matrixmultiplikationen bis hin zu nichtlinearen Schichten - werden in polynomiale Gleichungen oder „Schaltkreise“ umgewandelt.
Nachweiserstellung: Mit einem ZK-SNARK-Protokoll (z. B. Groth16, Plonk, Halo2) generiert der Beweiser einen prägnanten kryptografischen Nachweis, dass diese Gleichungen für einen bestimmten Eingabe- und Ausgangswert gelten.
Verifizierung: Der Verifizierer kann diesen Nachweis schnell überprüfen (oft in konstanter oder logarithmischer Zeit relativ zur Größe des Modells), um die Richtigkeit zu bestätigen. Wenn der Nachweis überprüft wird, weiß der Nutzer, dass die Ausgabe oder die behauptete Genauigkeit des Modells gültig ist, ohne Zugang zu privaten internen Daten zu erhalten.
Anwendungsfall: Verifizierung medizinischer Diagnosen
Betrachten Sie eine anspruchsvolle KI-Plattform, die hochauflösende medizinische Bilder analysiert, um bestimmte Krankheiten zu erkennen. Die Plattform könnte eine Genauigkeitsrate von 95 % bei der Erkennung beanspruchen, aber wie können Krankenhäuser oder Patienten eine solche Behauptung bestätigen, ohne auf die tief gehüteten Parameter des Modells zuzugreifen?
Ohne ZK-SNARKs: Die Plattform offenbart entweder Modellinformationen (was das Risiko von Diebstahl geistigen Eigentums birgt) oder erwartet einfach Vertrauen von den Nutzern.
Mit ZK-SNARKs: Die Plattform generiert periodisch oder dynamisch Nachweise, die anzeigen, dass Vorhersagen mit einem Modell bekannter Genauigkeit übereinstimmen. Nutzer verifizieren diese Nachweise, ohne die interne Architektur des Modells oder sensible Patientendaten zu erfahren.
Dieser Ansatz bewahrt entscheidend die Privatsphäre und den IP-Wert, während er vertrauensbasierte Verifizierung ermöglicht. Patienten gewinnen das Vertrauen, dass das System tatsächlich die angegebenen Leistungsstandards erfüllt, und Plattformanbieter halten ihre proprietären Methoden geheim.
Tiefere Einblicke in die Schaltkreisgenerierung
Die Übersetzung eines KI-Modells in eine Form, die für die ZK-SNARK-Verifizierung geeignet ist, beinhaltet in der Regel die Zerlegung des Modells in Additionen, Multiplikationen und andere rechenfreundliche Operationen. Beispielsweise können konvolutionale Schichten, die in Aufgaben der Bildverarbeitung üblich sind, als polynomiale Einschränkungen über Matrizen-Elemente ausgedrückt werden. Aktivierungsfunktionen (wie ReLU) benötigen möglicherweise spezialisierte „Lookup-Tabellen“-Einschränkungen in Protokollen wie Halo2 oder benutzerdefinierte Gadgets, um sicherzustellen, dass sie verifiziert werden können, ohne enorme Nachweisüberhänge zu verursachen.
Während die Generierung dieser Schaltkreise rechenintensiv sein kann, konzentriert sich die laufende Forschung (einschließlich Arbeiten zur verifizierbaren maschinellen Lernens) darauf, die Nachweisgenerierungszeit durch die Nutzung fortschrittlicherer Nachweissysteme und Hardware-Optimierungen zu reduzieren. In der Praxis erleichtern Frameworks wie Circom, EZKL und ZKML den Prozess erheblich, sodass Data Scientists Modelle mit weniger manuellem Aufwand in verifizierbare Schaltkreise umwandeln können.
Herausforderungen und Zukunftsausblick
Trotz der klaren Vorteile bleiben mehrere Hürden auf dem Weg zur breiten Akzeptanz von datenschutzfreundlicher KI. Zum einen kann die Generierung von Nachweisen für extrem große Modelle weiterhin ressourcenintensiv sein, obwohl jüngste Durchbrüche in der Nachweisengineering und GPU-Beschleunigung diese Engpässe allmählich lindern. Darüber hinaus müssen Organisationen sich mit der Idee von kryptografischen Nachweisen als Teil ihrer KI-Bereitstellungspipelines anfreunden, was neue Fähigkeiten und Betriebsverfahren erfordern könnte.
Dennoch ist es bei zunehmenden Datenschutzvorschriften und wachsendem öffentlichen Bewusstsein für Datenmissbrauch zunehmend wahrscheinlich, dass vertrauenswürdige, private KI zu einem Marktunterscheidungsmerkmal wird. Mit ZK-SNARKs an der Spitze können Dienstanbieter wettbewerbsfähige Geheimhaltung wahren und gleichzeitig verifiziertes Beweismaterial für die Leistung von KI anbieten. Während die Forschung weiterhin darauf abzielt, diese kryptografischen Protokolle zu verfeinern, rückt die Aussicht auf groß angelegte, datenschutzfreundliche KI-Systeme immer näher.
Über ARPA
Das ARPA-Netzwerk (ARPA) ist ein dezentrales, sicheres Berechnungsnetzwerk, das darauf abzielt, die Fairness, Sicherheit und Privatsphäre von Blockchains zu verbessern. Das ARPA-Schwellenwert-BLS-Signaturnetzwerk dient als Infrastruktur für einen verifizierbaren Zufallszahlengenerator (RNG), sichere Wallets, cross-chain Brücken und dezentrale Verwahrung über mehrere Blockchains.
ARPA war früher als ARPA Chain bekannt, ein datenschutzfreundliches Netzwerk für Mehrparteienberechnungen (MPC), das 2018 gegründet wurde. Das ARPA-Mainnet hat in den vergangenen Jahren über 224.000 Berechnungsaufgaben abgeschlossen. Unsere Erfahrung in MPC und anderer Kryptografie legte das Fundament für unser innovatives Design der Schwellenwert-BLS-Signatursysteme (TSS-BLS) und führte uns zum heutigen ARPA-Netzwerk.
Randcast, ein verifizierbarer Zufallszahlengenerator (RNG), ist die erste Anwendung, die ARPA als Infrastruktur nutzt. Randcast bietet eine kryptografisch erzeugte Zufallsquelle mit überlegener Sicherheit und niedrigen Kosten im Vergleich zu anderen Lösungen. Metaverse, Spiele, Lotterien, NFT-Prägung und Whitelisting, Schlüsselerzeugung und Verteilung von Aufgaben an Blockchain-Validatoren können von der manipulationssicheren Zufälligkeit von Randcast profitieren.
Für weitere Informationen über ARPA kontaktieren Sie uns bitte unter contact@arpanetwork.io.
Erfahren Sie mehr über die aktuellen offiziellen Nachrichten von ARPA:
Twitter: @arpaofficial
Medium: https://medium.com/@arpa
Discord: https://dsc.gg/arpa-network
Telegram (Englisch): https://t.me/arpa_community
Telegram (Türkisch): https://t.me/Arpa_Turkey
Telegram (Koreanisch): https://t.me/ARPA_Korea
Reddit: https://www.reddit.com/r/arpachain/