AI + Web3: Khám phá con đường tích hợp trí tuệ nhân tạo và blockchain
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI + Web3: Khám phá con đường tích hợp trí tuệ nhân tạo và blockchain
ZKML cách xây dựng cầu nối giữa AI và blockchain?
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: zf857.eth
Gần đây, NVIDIA đã công bố báo cáo lợi nhuận quý đầu năm với doanh thu 7,19 tỷ USD, vượt kỳ vọng thị trường là 6,52 tỷ USD; biên lợi nhuận gộp đạt 64,6%, lợi nhuận điều chỉnh trên mỗi cổ phiếu là 1,09 USD, cao hơn mức kỳ vọng 0,92 USD. Nhờ kết quả kinh doanh vượt mong đợi, cổ phiếu bán lẻ của các công ty chip Mỹ đồng loạt tăng điểm sau khi báo cáo được công bố, trong đó giá cổ phiếu NVIDIA tăng mạnh tới 29,35% sau giờ giao dịch, chạm mức cao nhất 395 USD, lập kỷ lục mới về giá cổ phiếu và tiến gần đến mốc vốn hóa "một nghìn tỷ" đô la. Nhu cầu về chip AI vượt xa dự kiến, vốn hóa thị trường của NVIDIA tăng vọt 184 tỷ USD chỉ trong một ngày giao dịch — tương đương với tổng vốn hóa của ba Bitcoin.
Khi công bố báo cáo tài chính, CEO Jensen Huang của NVIDIA đã đề cập đến triển vọng rộng lớn của ứng dụng AI, cho rằng ngành công nghiệp máy tính đang đồng thời trải qua hai chuyển đổi — tính toán tăng tốc và trí tuệ nhân tạo sinh (Generative AI). Các doanh nghiệp đang đua nhau tích hợp Generative AI vào mọi sản phẩm, dịch vụ và quy trình kinh doanh, trung tâm dữ liệu đã được cài đặt trên toàn cầu trị giá hàng ngàn tỷ đô la sẽ chuyển từ tính toán phổ thông sang tính toán tăng tốc.
Hiện nay, gần như tất cả các quỹ đầu tư và tổ chức lớn bằng đô la Mỹ đều đang tập trung theo dõi sát sao lĩnh vực AIGC, nhanh chóng xây dựng hệ thống lựa chọn và đánh giá để không bỏ lỡ chuyến tàu hướng tới thời đại mới. Dữ liệu liên quan cho thấy, trong quý đầu năm 2023, tổng số tiền huy động vốn trong ngành AIGC toàn cầu đạt 3,811 tỷ nhân dân tệ, với tổng cộng 17 đợt gọi vốn. Sự trỗi dậy của một xu hướng thường đi kèm với sự suy giảm của một xu hướng khác. Người ta bắt đầu đặt ra nhiều nghi vấn đối với Web3: “Vốn đầu tư đều đổ dồn sang AI rồi, Web3 bị siết chặt quản lý, thiếu câu chuyện hấp dẫn”, “AI trông đáng tin cậy hơn Web3, cũng dễ tạo ra kỳ lân hơn”.
Kể từ bình minh lịch sử loài người, những câu chuyện tập thể luôn định hình nền văn hóa của chúng ta và làm phong phú thêm hiểu biết về thế giới. Tầm quan trọng của việc kể chuyện là không thể bàn cãi. Ngày nay, câu chuyện về trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần thâm nhập sâu rộng vào lòng xã hội, thậm chí lan sang cả lĩnh vực Web3. Một số chuyên gia trong ngành bắt đầu cho rằng “Web3 không có AI là vô hồn”, hơn một nửa các công ty Web3 hiện nay đã bắt đầu chuyển hướng sang AI. Vậy thì, AI và Web3 sẽ kết hợp như thế nào? Gần đây, ZKML – một mô hình kết hợp mới nổi giữa chứng minh kiến thức không (Zero-Knowledge Proof - ZKP) và học máy (Machine Learning - ML), đang trở thành chủ đề nóng. Liệu ZKML có thể phối hợp giữa trí tuệ nhân tạo và Web3 để xây dựng một tương lai đáng tin cậy và phi tập trung?
1. AI cần Web3, và ngược lại
Michael Casey, Giám đốc nội dung chính của CoinDesk nói: “Việc xem tiền mã hóa và trí tuệ nhân tạo như hai công nghệ không liên quan là một sai lầm. Chúng bổ trợ lẫn nhau và từng bên đều giúp cải thiện bên còn lại.”
Web3, tiền mã hóa và blockchain giải quyết những thách thức xã hội tồn tại từ khi Internet ra đời: làm cách nào để bảo vệ an toàn thông tin có giá trị trong môi trường phi tập trung. Họ xử lý vấn đề niềm tin của con người đối với thông tin thông qua việc áp dụng hệ thống mới gồm bản ghi phân tán và cơ chế khuyến khích. Những hệ thống này giúp các cộng đồng gồm những cá nhân không tin tưởng nhau cùng duy trì bản ghi dữ liệu mở, cho phép họ phân phối và chia sẻ thông tin có giá trị hoặc nhạy cảm mà không cần bên trung gian.
Hiện tại, chúng ta đang nhanh chóng tiến tới một kỷ nguyên hoàn toàn do AI chi phối, và những thách thức mà kỷ nguyên này mang lại là vô cùng to lớn. Những thách thức này bao gồm nhiều khía cạnh: từ việc bảo vệ bản quyền đầu vào của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), tránh thiên kiến sai lệch trong đầu ra, cho đến việc hiện nay chúng ta không thể xác định chính xác nội dung thật và nội dung giả do AI tạo ra, dẫn đến hiện tượng “lợi ích kẻ nói dối”. Để đảm bảo con người không chịu ảnh hưởng tiêu cực từ AI, không hề có phương án đơn giản nào. Bất kỳ giải pháp nào cũng không thể dựa vào khuôn khổ quản lý và công nghệ thế kỷ 20 lỗi thời để giải quyết những vấn đề này. Chúng ta cấp thiết cần một hệ thống quản trị phi tập trung để đối phó với thách thức về cách thức sản xuất, xác thực và chia sẻ thông tin trong thời đại mới.
Dù Web3 hiện tại có thể hay không thể cung cấp đầy đủ các giải pháp cần thiết, công nghệ blockchain thực sự đã đóng một vai trò nhất định trong việc giải quyết các vấn đề này. Sổ cái bất biến giúp chúng ta truy xuất nguồn gốc hình ảnh và các nội dung khác, ngăn chặn nội dung giả mạo tinh vi (deepfake). Công nghệ này cũng có thể dùng để xác minh tính toàn vẹn của bộ dữ liệu sản phẩm AI học máy. Tiền mã hóa cung cấp phương thức thanh toán kỹ thuật số không biên giới, có thể dùng để trả thù lao cho những người đóng góp đào tạo AI trên toàn cầu, ví dụ như các dự án như Bittensor đang nỗ lực xây dựng cộng đồng blockchain - chính phủ hóa bằng token nhằm khuyến khích các nhà phát triển AI xây dựng các mô hình thân thiện với con người. Ngược lại, các hệ thống AI thuộc sở hữu tư nhân thường đặt lợi ích cổ đông lên trên quyền lợi người dùng.
Trước khi những ý tưởng này có thể được hiện thực hóa và mở rộng quy mô, chúng ta vẫn còn rất nhiều việc phải làm. Chúng ta sẽ cần tích hợp một loạt các công nghệ khác như chứng minh kiến thức không (ZK), mã hóa đồng cấu, tính toán an toàn, danh tính kỹ thuật số và bằng chứng phi tập trung (DID), Internet vạn vật, v.v. Ngoài ra, chúng ta cũng cần giải quyết nhiều thách thức như bảo vệ quyền riêng tư, trừng phạt hành vi xấu, khuyến khích đổi mới sáng tạo lấy con người làm trung tâm và giám sát pháp lý đa phương.
2. ZKML: Cầu nối giữa AI và Blockchain
Gần đây, ZKML – sự kết hợp mới nổi giữa chứng minh kiến thức không (zero-knowledge proof) và học máy (machine learning) – đang được thảo luận rộng rãi. Hiện nay, việc triển khai học máy (ML) ngày càng trở nên phức tạp. Nhiều doanh nghiệp chủ yếu phụ thuộc vào các nhà cung cấp dịch vụ như Amazon, Google, Microsoft để triển khai các mô hình học máy phức tạp. Tuy nhiên, các dịch vụ này ngày càng khó kiểm toán và khó hiểu. Là người tiêu dùng dịch vụ AI, làm thế nào chúng ta có thể tin tưởng vào độ hiệu quả của các dự đoán mà các mô hình này cung cấp?
ZKML, với vai trò là cầu nối giữa AI và blockchain, giải quyết vấn đề bảo vệ quyền riêng tư của mô hình AI và dữ liệu đầu vào, đồng thời đảm bảo khả năng kiểm chứng quá trình suy luận. Nó cung cấp một giải pháp cho phép sử dụng mô hình công cộng để xác minh dữ liệu riêng tư, hoặc sử dụng dữ liệu công cộng để xác minh mô hình riêng tư. Bằng cách tích hợp chức năng học máy, các hợp đồng thông minh có thể trở nên tự chủ và linh hoạt hơn, cho phép xử lý dựa trên dữ liệu thời gian thực trên chuỗi thay vì các quy tắc tĩnh. Điều này khiến các hợp đồng thông minh trở nên linh hoạt hơn, thích nghi được với nhiều tình huống hơn, thậm chí cả những tình huống chưa được lường trước khi ban đầu tạo hợp đồng.
Một trong những khó khăn khiến các thuật toán học máy chưa được áp dụng rộng rãi trên blockchain là chi phí tính toán quá cao. Do hàng triệu phép tính dấu phẩy động không thể thực hiện trực tiếp trên Máy ảo Ethereum (EVM), việc chạy các mô hình này trên chuỗi gặp nhiều thách thức. Hơn nữa, vấn đề niềm tin vào mô hình học máy cũng là một rào cản, vì các tham số mô hình và bộ dữ liệu đầu vào thường là bí mật, trong khi thuật toán và quá trình vận hành của mô hình lại giống như một “hộp đen” không minh bạch, điều này có thể gây ra vấn đề mất niềm tin giữa chủ sở hữu và người dùng mô hình. Tuy nhiên, nhờ công nghệ ZKML, chúng ta có thể khắc phục những vấn đề này. ZKML cho phép bất kỳ ai chạy mô hình bên ngoài chuỗi và tạo ra một bằng chứng ngắn gọn, có thể kiểm chứng được, chứng minh rằng mô hình thực sự đã tạo ra kết quả cụ thể đó. Bằng chứng này có thể được đăng tải trên chuỗi và được hợp đồng thông minh xác minh. Điều này có nghĩa là người dùng mô hình có thể xác minh kết quả mà không cần biết các tham số cụ thể hay chi tiết vận hành của mô hình, từ đó giải quyết vấn đề niềm tin.
Thông qua biểu đồ trên, chúng ta có thể thấy công nghệ ZKML kết hợp các đặc điểm như tính toàn vẹn tính toán, tối ưu hóa heuristic và bảo vệ quyền riêng tư. Công nghệ này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực Web3 và đang phát triển nhanh chóng. Ngày càng có nhiều nhóm và cá nhân tham gia vào lĩnh vực này, thúc đẩy sự phát triển của nhiều dự án ZKML tiềm năng.
3. Phân tích các dự án ZKML
Dưới đây là một số dự án ZKML tiềm năng.
1. Worldcoin
Worldcoin đang ứng dụng ZKML nhằm xây dựng một giao thức chứng minh nhân dạng (proof of personhood) bảo vệ quyền riêng tư. Người dùng World ID sẽ có thể tự lưu trữ các đặc điểm sinh trắc học (như mống mắt) trong kho lưu trữ được mã hóa trên thiết bị di động của mình, tải xuống mô hình học máy (ML) dùng để tạo IrisCode, tạo bằng chứng kiến thức không (zero-knowledge proof) cục bộ, và hợp đồng thông minh nhận được có thể xác minh rằng IrisCode đã được tạo thành công.
Sau đó, bằng chứng này có thể được dùng để thực hiện các thao tác hữu ích như xác thực tư cách thành viên và bỏ phiếu. Hiện tại, họ đang sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (trusted execution environment) với secure enclave để xác minh bản quét mống mắt từ camera, nhưng mục tiêu cuối cùng là sử dụng ZKP để chứng minh rằng mạng thần kinh đã suy luận đúng đắn ở mức độ an ninh mã hóa, đồng thời đảm bảo đầu ra của mô hình ML không làm rò rỉ dữ liệu cá nhân của người dùng.
2. Modulus Labs
Modulus Labs là một trong những dự án đa dạng nhất trong lĩnh vực ZKML, vừa tích cực nghiên cứu vừa xây dựng các ví dụ ứng dụng AI trên chuỗi. Modulus Labs đã minh họa các trường hợp sử dụng zkML thông qua RockyBot (robot giao dịch trên chuỗi) và Leela vs. the World (một trò chơi cờ vua, nơi tất cả mọi người đấu với phiên bản đã được xác minh của động cơ cờ vua Leela). Nhóm này cũng tham gia vào lĩnh vực nghiên cứu, viết bài báo “The Cost of Intelligence” (Chi phí của trí tuệ), thực hiện kiểm tra hiệu suất và tốc độ của các hệ thống xác minh khác nhau đối với các mô hình kích thước khác nhau.
3. Giza
Giza là một giao thức cho phép triển khai các mô hình AI trên chuỗi theo phương pháp hoàn toàn không cần tin tưởng. Các công nghệ mà nó sử dụng bao gồm định dạng ONNX dành cho mô hình học máy, trình biên dịch Giza Transpiler để chuyển đổi các mô hình này sang định dạng chương trình Cairo, môi trường thực thi ONNX Cairo Runtime để thực thi mô hình một cách xác minh được và chắc chắn, và hợp đồng thông minh Giza Model để triển khai và thực thi mô hình trên chuỗi. Nhìn chung, Giza thuộc loại trình biên dịch mô hình học máy thành bằng chứng trên chuỗi, cung cấp một con đường thay thế cho sự phát triển của AI trên chuỗi.
4. Zkaptcha
Zkaptcha tập trung vào vấn đề bot trong Web3, cung cấp dịch vụ captcha (xác thực hình ảnh) cho các hợp đồng thông minh, bảo vệ hợp đồng khỏi các cuộc tấn công bot, sử dụng bằng chứng kiến thức không để tạo ra các hợp đồng thông minh chống lại tấn công Sybil. Hiện tại, dự án yêu cầu người dùng cuối hoàn thành captcha để tạo ra bằng chứng về hành vi con người, bằng chứng này được xác minh bởi bộ xác minh trên chuỗi và có thể được truy cập bởi hợp đồng thông minh chỉ với vài dòng mã. Trong tương lai, Zkaptcha sẽ kế thừa zkML, ra mắt dịch vụ captcha tương tự như các dịch vụ Web2 hiện có, thậm chí có thể phân tích hành vi như chuyển động chuột để xác định người dùng có phải là người thật hay không.
Nhìn chung, lĩnh vực zkML hiện vẫn ở giai đoạn sơ khai, nhưng chúng ta có lý do để tin rằng sức mạnh của zkML có thể mang lại triển vọng tốt đẹp hơn cho crypto, và kỳ vọng sẽ có thêm nhiều sản phẩm đa dạng xuất hiện trong lĩnh vực này. Công nghệ zk và crypto cung cấp môi trường an toàn, đáng tin cậy cho việc vận hành ML, và trong tương lai, ngoài sự đổi mới sản phẩm, có thể còn thúc đẩy đổi mới mô hình kinh doanh crypto, bởi trong thế giới Web3 hoang dã và vô chính phủ này, phi tập trung, công nghệ crypto và niềm tin mới chính là những cơ sở hạ tầng thiết yếu nhất.
Kết luận
Xây dựng niềm tin trong một thế giới kỹ thuật số ngày càng phức tạp và bất định luôn là thách thức cốt lõi mà cả AI và Web3 phải đối mặt. Tuy nhiên, việc kết hợp AI với Web3 lại mở ra hy vọng to lớn trong việc xây dựng một tương lai phi tập trung, đáng tin cậy và an toàn. Đối với các nhà phát triển, chuyên gia công nghệ, nhà hoạch định chính sách và toàn xã hội, việc cùng nhau định hình tương lai của AI và Web3 là vô cùng quan trọng. Có lẽ, chúng ta có thể tạo ra một kỷ nguyên internet thông minh vượt xa trí tưởng tượng.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
R3PO
