論文の概要: Trust the Process: Zero-Knowledge Machine Learning to Enhance Trust in Generative AI Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06414v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 14:00:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:38:24.893042
• Title: Trust the Process: Zero-Knowledge Machine Learning to Enhance Trust in Generative AI Interactions
• Title（参考訳）: プロセス信頼: 生成的aiインタラクションの信頼を高めるためのゼロ知識機械学習
• Authors: Bianca-Mihaela Ganescu, Jonathan Passerat-Palmbach
• Abstract要約: 特にZKP(Zero-Knowledge Proofs)を使用して、パフォーマンスの公正性と正確性に関する懸念に対処する。 ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)として知られる機械学習モデルにZKPを適用することで、AI生成コンテンツの独立した検証が可能になる。 モデルプライバシを保ちながら出力精度と品質を検証するために,トランスフォーマーのための実用的なZKML実装であるsnarkGPTを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3688201404977818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative AI, exemplified by models like transformers, has opened up new possibilities in various domains but also raised concerns about fairness, transparency and reliability, especially in fields like medicine and law. This paper emphasizes the urgency of ensuring fairness and quality in these domains through generative AI. It explores using cryptographic techniques, particularly Zero-Knowledge Proofs (ZKPs), to address concerns regarding performance fairness and accuracy while protecting model privacy. Applying ZKPs to Machine Learning models, known as ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning), enables independent validation of AI-generated content without revealing sensitive model information, promoting transparency and trust. ZKML enhances AI fairness by providing cryptographic audit trails for model predictions and ensuring uniform performance across users. We introduce snarkGPT, a practical ZKML implementation for transformers, to empower users to verify output accuracy and quality while preserving model privacy. We present a series of empirical results studying snarkGPT's scalability and performance to assess the feasibility and challenges of adopting a ZKML-powered approach to capture quality and performance fairness problems in generative AI models.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーのようなモデルで実証された生成AIは、さまざまな領域で新たな可能性を開く一方で、公正性、透明性、信頼性、特に医学や法学のような分野への懸念も持ち上がっている。 本稿では、生成AIによるこれらの領域の公平性と品質の確保の緊急性を強調する。 特にZKP(Zero-Knowledge Proofs)は、モデルのプライバシを保護しながら、パフォーマンスの公正性と正確性に関する懸念に対処するため、暗号化技術の使用を検討している。 ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)として知られる機械学習モデルにZKPを適用することで、センシティブなモデル情報を明らかにし、透明性と信頼を促進することなく、AI生成したコンテンツの独立した検証が可能になる。 ZKMLは、モデル予測のための暗号化監査証跡を提供することで、AIの公正性を高める。 モデルプライバシを保ちながら出力精度と品質を検証するために,トランスフォーマーのための実用的なZKML実装であるsnarkGPTを導入する。 本稿では,SnarkGPTのスケーラビリティと性能を実証的に研究し,ZKMLによるAIモデルの品質と性能の公平性を捉える手法の適用可能性と課題を評価する。

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