لماذا لا يزال إثبات صحة تشغيل نموذج ما يستغرق وقتاً أطول من تشغيله فعلياً؟

يمكن لبراهين المعرفة الصفرية على استدلال التعلم الآلي التحقق من أن نموذجاً أنتج مخرجاً محدداً من مدخل محدد دون الكشف عن الأوزان. سيسمح هذا لتطبيقات التشفير باستهلاك مخرجات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى الثقة، دون الاعتماد على TEEs أو سمعة المشغل. المشكلة تكمن في الأداء: يستغرق توليد برهان ZK لنموذج بحجم GPT-2 عشرات الدقائق، وعند حجم GPT-3 يُقاس بالساعات. تُترجَم العمليات الحسابية بالفاصلة العائمة في المحولات إلى دوائر حسابية بكفاءة منخفضة، وآلية الانتباه مكلفة بشكل خاص في الإثبات. تسدّ الشهادة القائمة على TEE هذه الفجوة مؤقتاً لكنها تستلزم الثقة ببرامج ثابتة لبائعي الأجهزة بدلاً من الرياضيات. حتى تنخفض مدة توليد البرهان بمقدار درجتين إلى ثلاث درجات من الحجم، كل عنصر أولي في الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق داخل منظومة التشفير يُبادل افتراض ثقة بآخر.