내가 빌린 분산형 GPU가 실제로 내 학습 작업을 실행했는지 어떻게 알 수 있나요?

분산형 컴퓨팅 네트워크는 누구든 GPU 용량을 임대해 AI 모델을 학습시키고 결과 가중치를 받을 수 있게 합니다. 사용자는 증명이 아니라 파일을 받습니다. 오늘날 그 가중치가 명세된 학습 실행에서 생성되었다는 것을 검증하는 방법은 없습니다. 운영자는 사전 학습된 체크포인트를 반환하거나, 그래디언트 단계를 줄이거나, 데이터셋을 통째로 교체할 수 있습니다. 단일 순전파를 확인하는 추론 검증조차 ZK 증명으로는 이미 어려운 일이고, 학습 검증은 그보다 수십 배 더 어렵습니다. 그래디언트 하강은 긴 순차 프로세스이고, float16 연산은 비트 단위 재현을 깨뜨리는 비결정성을 도입하며, 학습 데이터는 비공개일 수 있기 때문입니다. 주요 DePIN 컴퓨팅 네트워크는 부정행위 억제를 암호학적 영수증이 아닌 평판과 경제적 인센티브에 의존합니다.