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零知識機器學習是一種將機器學習推理過程封裝為可驗證證明的技術，無須揭露任何底層資訊。驗證者可於鏈上確認結果的正確性，卻無法取得訓練資料、模型參數或輸入內容。透過對模型及輸入進行承諾並產生簡明證明，此技術讓任何智慧合約皆能高效驗證推理結果。此方案特別適合應用於隱私合規、DeFi 風險管理、預言機服務，以及遊戲防作弊等場景。

內容摘要

零知識機器學習將零知識證明與機器學習相結合，在模型訓練和推理過程中保護數據隱私。

能夠在不洩露原始數據的情況下驗證模型計算結果，非常適用於敏感數據場景。

支援Web3生態系統中的去中心化AI應用，確保鏈上隱私計算和數據主權。

面臨運算開銷高、效能優化等技術挑戰，但在隱私合規方面具有重要價值。

什麼是零知識機器學習？

零知識機器學習是一項將模型「推理過程」封裝於零知識證明中的技術。這使其他人在不揭露底層模型或輸入資料的前提下，仍能驗證「你的計算是正確的」。就像你出示付款收據證明已付款，卻不需公開所有購買明細一樣。

零知識證明是一種數學證明，本質上是精煉且可驗的證據。任何人都能迅速驗證其真實性，但不會洩漏額外資訊。於機器學習領域，推理是指模型接收輸入並產生結果的過程，例如判斷圖片中是否有貓。零知識機器學習融合這些理念，讓區塊鏈上的智能合約可驗證結果（如「是否為貓」）的正確性，同時無需揭露輸入圖片或模型細節。

零知識機器學習為何重要？

零知識機器學習解決了「可信」與「保密」間的衝突：結果需多方信賴，但資料與模型往往必須保密。這在區塊鏈環境下尤為重要，因為鏈上資料極度透明，卻不適合直接處理敏感資訊。

現實中，機構不願公開專有模型參數或商業機密，使用者重視隱私，監管要求可驗證合規，鏈上應用則追求低成本與高度可信。零知識機器學習兼顧可驗證性與隱私保護，是AI與Web3之間的關鍵橋梁。

零知識機器學習如何運作？

其核心原理為「先承諾，再證明，再驗證」。

第一步：對模型參數與輸入進行雜湊承諾——就像將物品封入信封並貼上標籤。

第二步：本地完成推理，並產生簡明證明，說明「用該模型和輸入得出此結果」。

第三步：將結果與證明一併提交給驗證者或智能合約；合約僅驗證證明有效性，絕不窺視「信封」內容。

零知識證明系統主要分為兩大類：

zk-SNARK：證明短小、驗證快速，類似簡訊驗證碼，非常適合鏈上高速驗證，是高效且精簡的證明格式。
zk-STARK：無需複雜可信設定，具備更佳擴展性，可比擬為更透明的票據驗真流程。

若要讓模型推理可驗證，需將模型運算轉化為可驗證的運算描述，通常稱為「電路」。這可視為將複雜計算拆解為許多小且易檢驗的步驟，證明系統隨後為該「電路」產生證明。

零知識機器學習如何在區塊鏈上運作？

鏈上應用多採「鏈下推理＋鏈上驗證」模式。用戶或服務方於鏈下完成推理並產生證明，鏈上智能合約僅負責驗證證明，有效避開高昂的鏈上運算成本。

第一步：提交承諾。將模型與輸入的雜湊值上傳鏈上，或保留於鏈下作為紀錄，用於標識所用模型與輸入。

第二步：產生證明。在本地或伺服器端產生零知識證明，證明「該推理確實使用了承諾的模型與輸入，得出結果R」。

第三步：鏈上驗證。呼叫智能合約的驗證函式，傳入結果與證明。合約檢查證明有效性，驗證通過後，結果即可作為可信資料安全使用。

在以太坊等公鏈上，每次驗證證明的成本取決於所選證明系統。至2024年，主流精簡證明的驗證費用已降至多數應用可接受範圍，通常僅需數美元（視網路擁塞及合約實現而定）。進一步壓低成本的常見策略，包括將驗證遷移至Layer 2網路、採用遞迴證明將多次推理合併為一次驗證，以及批次驗證以壓縮整體開銷。

零知識機器學習的應用場景有哪些？

零知識機器學習特別適合結果需可信但細節需保密的情境。

DeFi 信用評等與風險分級：利用交易紀錄與鏈上行為計算用戶風險分數，鏈上僅驗證分數正確性，無須公開用戶畫像。例如，借貸協議可要求「風險不超過閾值」的可驗證證明後再調整抵押品。
預言機與價格訊號：模型偵測波動或異常，鏈上驗證偵測結果，無需公開模型結構或訓練資料，降低攻擊者逆向模型的風險。
遊戲與反作弊：伺服器以模型判斷玩家異常行為，鏈上競技或獎勵合約僅驗證「判定有效」，不公開規則，降低規避風險。
內容審查與合規：模型於鏈下篩查內容，鏈上僅驗證「通過／未通過」證明，兼顧透明與隱私。
交易所風控（概念）：在Gate風控情境下，部分異常交易警報可透過零知識機器學習上鏈。合約驗證「警報是否有效」，無需公開規則或用戶資料，實現限額或延遲等觸發。

零知識機器學習與傳統隱私方案有何不同？

零知識機器學習可與TEE（可信執行環境）、MPC（多方安全計算）或同態加密互補，各有重點，並非彼此完全取代。

與TEE比較：TEE如同「在安全房間內計算」，依賴硬體安全與遠端認證。零知識機器學習則像「以密碼學證明帶出計算結果」，驗證者無需信任執行環境。TEE效能強，但需信賴硬體供應鏈；零知識證明更開放，但計算成本較高。
與MPC比較：MPC允許多方協作計算結果但不公開私有資料；零知識機器學習強調「單方計算，任何人可驗證」。若需多方共同訓練或推理，MPC較適合；若需結果可供第三方驗證，零知識機器學習更直接。
與同態加密比較：同態加密支援於加密資料上直接運算，輸出仍為密文。零知識機器學習則提供「計算正確性」的證明。前者保護運算過程隱私，後者讓任何人無需解密即可驗證結果。

實務上，這些方案常會結合應用——例如於TEE中加速證明產生，或以MPC協作訓練後用零知識證明推理結果。

如何實踐零知識機器學習？

實踐流程大致分為三階段：

第一步：明確目標。選定具體決策任務，如「該交易是否異常」或「價格是否越過閾值」，而非開放式生成；明確哪些內容需保密（模型參數、輸入資料、閾值等）。

第二步：模型選擇與電路建構。選擇輕量模型（如小型樹模型或卷積網路子模組），並將推理步驟轉化為可驗證的基礎運算（「電路化」）。模型越簡單、越小，證明產生速度越快。固定精度與運算範圍，避免電路中的浮點複雜度。

第三步：證明產生與合約部署。選擇證明系統並實作驗證合約，部署於Layer 2或Rollup以降低成本，預留批次處理或遞迴介面。建立日誌紀錄與重播測試，確保鏈下推理與鏈上驗證結果一致。

工程實作時，還需留意資料前處理一致性（鏈下前處理需可驗證）、固定隨機性與種子（方便重現），並實現限流與存取控制，避免過度查詢洩漏模型資訊。

零知識機器學習有哪些風險與限制？

零知識機器學習並非萬能，主要限制在效能與成本。

證明產生開銷：截至2024年，輕量模型的證明產生時間已從數分鐘降至數秒或數十秒，但複雜模型仍較慢，可能需GPU或專用加速器。
驗證成本與鏈上可用性：主網驗證費用受網路狀況與合約設計影響，可考慮Layer 2部署或批次驗證等策略。
模型規模與精度：電路化與整數化可能需簡化模型或降低精度，準確率與證明速度始終需權衡。
隱私側通道：即使不公開模型，攻擊者仍可能藉由頻繁查詢推測邊界，可透過限流、注入雜訊或分級發布結果等方式降低風險。
金融與治理風險：於資產相關合約中，驗證邏輯或參數失誤可能導致錯誤結算，必須對合約與證明流程進行嚴格稽核，並設計故障切換機制。

零知識機器學習的未來趨勢如何？

產業趨勢主要聚焦三大方向：

遞迴與批次：將多次推理合併為一條精簡的頂層證明，只需一次鏈上驗證，大幅壓低成本並提升速度。
專用硬體與算子：針對常見運算（卷積、啟動、樹分裂）優化證明電路，結合GPU/ASIC加速，縮短證明產生時間。
與大型模型整合：透過蒸餾等方式或將大型模型拆解為可驗證子任務，使「可驗證小模型」成為鏈上可信裁判；敏感場景可用「證明包裹」判定，取代全量生成。

截至2024年，證明體積已縮小至數十或數百KB，驗證成本可控，生態成熟度已支援基於規則判定或閾值偵測的初步落地，並將逐步擴展至更複雜的應用場景。

零知識機器學習總結

零知識機器學習為區塊鏈場景帶來「可信驗證」與「隱私保護」的結合：離線推理產生精簡證明，鏈上快速驗證，使智能合約能安全消費結果。實務上，優先選擇明確決策任務、輕量模型與Layer 2網路最具可行性。結合TEE、MPC或同態加密，可在效能與隱私間取得最佳平衡。針對資產相關或風控型應用，建議導入稽核、限流與故障切換設計，以保障資金與資料安全。