Warum dauert der Nachweis, dass ein Modell korrekt ausgeführt wurde, noch immer länger als das Ausführen selbst?

Zero-Knowledge-Beweise für ML-Inferenz können verifizieren, dass ein Modell aus einer gegebenen Eingabe eine bestimmte Ausgabe erzeugt hat, ohne die Gewichte preiszugeben. Dies würde es Krypto-Anwendungen ermöglichen, KI-Ausgaben vertrauenslos zu nutzen, ohne sich auf TEEs oder die Reputation von Betreibern zu stützen. Das Problem ist die Leistung: Die Erzeugung eines ZK-Beweises für ein Modell im GPT-2-Maßstab dauert Dutzende von Minuten; im GPT-3-Maßstab werden Stunden gemessen. Gleitkomma-Arithmetik in Transformatoren kompiliert ineffizient zu arithmetischen Schaltkreisen, und der Attention-Mechanismus ist besonders aufwendig zu beweisen. TEE-basierte Attestierung überbrückt diese Lücke, erfordert jedoch Vertrauen in die Firmware des Hardware-Herstellers anstatt in Mathematik. Bis die Beweiserzeugung um zwei bis drei Größenordnungen schneller wird, tauscht jedes verifizierbare KI-Primitiv in Krypto eine Vertrauensannahme gegen eine andere.