速览新获融资的 Modulus：如何利用 zk 将“不透明”的 AI 模型引入“去信任”的区块链

原文标题：Introducing Modulus: Bring AI On-Chain

作者：Modulus Labs

编译：海尔斯曼，ChainCatcher

昨晚，Modulus Labs 宣布完成 630 万美元种子轮融资，Variant 和 1kx 领投，Inflection、Bankless、Stanford 等参投，天使投资者包括以太坊基金会、Worldcoin、Polygon、Celestia和Solana等。

Modulus Labs 利用 ZKML 并结合了 AI 模型的 ZK 证明正在构建一种用零知识证明来证明人工智能模型被正确执行的dapp，其核心是帮助用户保证 AI 查询不被篡改，从而为Web3 应用程序融入 AI 铺平道路。试图弥合服务器上运行的机器语言模型的不透明性与区块链的透明度之间的差距。

本文为Modulus Labs最新发布的一篇“自我介绍”，为了便于读者快速理解，ChainCatcher对原文做了适当编辑和删减：

我们正在帮助 dApp 开发人员使用世界上唯一的专门用于 AI 的 ZK 证明器大规模地访问防篡改的 AI。这意味着智能合约现在可以享受强大的人工智能功能，而无需打破去信任的信条。

请继续关注接下来的几个月，因为我们：

• 通过与 Upshot、Worldcoin、Ion Protocol 等合作，首次在以太坊上实现了有史以来最大的人工智能应用程序；
• 开源我们的证明器“Remainder”——世界上唯一专为 AI 构建的专用 ZK 证明器；
• 推出Modulus API，让每个 dApp 都能通过 ZK 责任访问强大、富有表现力的 AI；
• 事实上，我们今天开放了“链上人工智能”API 的候补名单。

TL;DR

• 问题：如今，为了让 dApp 获得强大的人工智能功能，他们需要放弃去中心化的安全性并承担中心化的风险；
• 解决方案： Modulus 使用零知识证明来有效检查人工智能提供商没有在链上操纵他们的算法；
• 洞察：专为 AI 打造的专业 ZK 证明以极低的成本为 dApp 提供极其强大的 AI 功能；
• 结果：通过防篡改 AI 增强的 dApp 在用户体验方面超越了同行，同时又不违背链的不信任信条；
• 愿景：随着先进的人工智能被引入我们的法律、金融、医疗、安全和教育领域，加密责任将捍卫我们计算未来的支柱。

人工智能迫使人们进行“浮士德式的交易”

人工智能将从根本上改变我们的社会。然而，这项“超能力”几乎对任何使用区块链技术建造的人来说是用不上的。原因很简单：人工智能操作的计算成本太高，无法直接在链上运行。这意味着要想将人工智能功能引入智能合约，必须信任人工智能始终可以在不进行操纵的情况下运行模型。

但在去信任的加密背景下，这很难做到。正如罗纳德·里根 (Ronald Regan) 的名言：“доверяй, но проверяй（相信我，但要检查）。”

ZK 是可以肩负起重任的游戏终局者

为了在不放弃去中心化安全性的情况下将人工智能的魔力带入区块链，我们还可以依靠ZK 的可验证能力。

应用于人工智能时，零知识密码学使我们能够验证人工智能模型是否“正确”执行，而无需透露模型背后的秘密。换句话说，我们用数学来检查人工智能结果是否被秘密操纵。通过在链上验证这种“正确性证明”，我们只需花费一小部分成本即可获得与区块链相当的安全性。

多亏了数学，我们现在可以通过密码学的确定性知道，你的人工智能副驾驶没有提供秘密篡改的代码，你的信用评分没有受到有偏见的银行的影响，你的社交媒体信息也没有受到影响。政治偏见。我们将这种“联姻”称为“负责任的人工智能”（Accountable AI）。

但尖端的 ZK 密码学并不是免费的。事实上，尽管通过区块链标准节省了资金，但普通的 ZK 证明仍然给 AI 计算增加了 1000 倍以上的成本。事实上，在构建世界上第一个 ZKML 应用程序的过去一年中，我们不断遇到同样的成本+性能上限。根本没有办法解决这个问题：ZK + ML == 经济暴力。

也就是说，直到我们注意到现代人工智能完全依赖于高度并行处理器（即 GPU）的进步。如果我们在 ZK 证明中做出同样的改变，我们将极大地开放智能合约的设计空间。

在“Remainder”的支持下，我们已经开始建立一个下一代人工智能增强型 dApp 的开发者和合作伙伴组成的社区。并一直致力于将强大的人工智能功能大规模地引入具体用例。

为了实现这一愿景，我们将在接下来的几个月内推出多个 ZKML 应用程序。例如我们首先会和 NFT 评估领导者Upshot合作。

Upshot 使用 AI 提供极其准确、及时的 NFT 价格（每小时超过 1 亿次评估，平均绝对百分比误差MAPE 为 3-10%），这为长尾资产打开新的金融市场提供了可能。然而，目前使用和订阅 Upshot 也意味着需要相信Upshot 永远不会篡改。

我们的终极目标是在不放弃区块链安全性的情况下，将 Upshot 的人工智能价格传递到链上。这正是我们将他们的机器学习预言机集成到 Modulus API 中所提供的。其结果是人工智能超能力和区块链安全性共同打造出 NFT 价格，这种结合是由 Modulus 的专业 ZK 证明实现的。

Modulus 团队

据 The Block 报道，Modulus 诞生于斯坦福大学。联合创始人 Daniel Shorr 和疫情期间许多 20 多岁的年轻人一样，无法抗拒加密的诱惑，这才有了 Modulus 的诞生。

据 RootData 页面，Modulus Labs 的联合创始人兼首席执行官Daniel Shorr拥有斯坦福大学的学士和硕士学位；Nicholas Cosby 是 Modulus Labs 的联合创始人。他此前在 Coding Dojo 学习编程；Ryan Cao 是 Modulus Labs 的首席财务官/首席技术官。他拥有斯坦福大学的学士和硕士学位。