一、AI需要Web3，反之亦然

CoinDesk的首席内容官迈克尔-凯西(Michael Casey)说：“将加密货币和人工智能视为不相关的技术是一个错误。它们是相辅相成的，彼此都在改进对方。”

Web3、加密货币和区块链解决了自互联网开始以来一直存在的社会挑战，即在去中心化的环境中如何保持有价值的信息安全。它们通过采用分布式记录和激励机制的新系统来处理人类对信息的信任问题。这些系统帮助由不信任的陌生人组成的社区集体维护开放的数据记录，使他们能够在没有中间人的情况下分发和分享有价值或敏感的信息。

二、ZKML如何架起AI和区块链的桥梁

ZKML作为人工智能和区块链之间的桥梁，解决了AI模型和输入的隐私保护问题，同时确保了推理过程的可验证性。它提供了一种解决方案，使得可以在验证私有数据时使用公共模型，或在验证私有模型时使用公共数据。通过添加机器学习功能，智能合约能够变得更加自主和动态，使其能够根据实时链上数据而不是静态规则进行处理。这样一来，智能合约将更具灵活性，能够适应更多场景，甚至是那些在最初创建合约时可能没有预料到的场景。

通过上述图表，我们可以看到ZKML技术兼具计算完整性、启发式优化和隐私保护等特点。这种技术在Web3领域有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。越来越多的团队和个人加入了这个领域，推动着各种潜力巨大的ZKML项目的开发。 

三、ZKML项目分析 

1 、Worldcoin

Worldcoin正在应用ZKML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征（如虹膜），下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，接收的智能合约可以证明其 IrisCode 已成功创建。

2 、Modulus Labs 

Modulus Labs是ZKML领域中最多样化的项目之一，致力于相关研究的同时也在积极构建链上AI应用范例，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 

3 、Giza

Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。Giza总体上属于机器学习模型到证明的链上编译器，为链上AI的发展提供一个替代路径。

4 、Zkaptcha

Zkaptcha 专注于 Web3 中的机器人问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务，保护智能合约免受机器人攻击，使用零知识证明来创建抗女巫攻击的智能合约。目前，该项目使终端用户通过完成captcha验证码来产生一个人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。未来，Zkaptcha 将继承 zkML，推出类似于现有的 Web 2 验证码服务，甚至可以分析鼠标运动等行为，以确定用户是否为真人。

结语

Reference

https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml#motivation-and-current-efforts-in-zkml 

https://github.com/worldcoin/awesome-zkml

https://www.coindesk.com/consensus-magazine/2023/05/19/why-web3-and-the-ai-internet-belong-together/