zkLLM(영지식 대규모 언어 모델)은 인공 지능 애플리케이션에서 개인 정보 보호 및 확장성을 향상시키기 위해 영지식 증명(ZKP)과 대규모 언어 모델을 결합한 기술입니다. 이 혁신적인 접근 방식은 민감한 데이터의 안전하고 효율적인 처리를 가능하게 함으로써 AI 및 블록체인 분야의 중요한 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다.^[1][5]

개요

영지식 대규모 언어 모델의 약자인 zkLLM은 암호화와 인공 지능의 교차점에서 중요한 발전을 나타냅니다. 영지식 증명 시스템을 활용하여 언어 모델이 해당 데이터의 실제 내용을 공개하지 않고도 개인 입력 데이터를 기반으로 출력을 처리하고 생성할 수 있도록 합니다. 이 기술은 특히 의료, 금융 및 개인 통신과 같은 민감한 정보를 다루는 분야에서 AI 애플리케이션의 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 증가하는 우려를 해결합니다. zkLLM의 핵심 원리는 AI 모델이 암호화된 데이터에서 작동할 수 있는 신뢰할 수 없는 환경을 만들어 기본 정보를 노출하지 않고도 검증 가능한 결과를 제공하는 것입니다. 이 접근 방식은 개인 정보 보호를 강화할 뿐만 아니라 규제 산업에서 협업 AI 개발 및 배포를 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.[2][3] LLM의 추론 프로세스에서 ZKP를 활용하면 진위성과 개인 정보 보호를 제공할 수 있습니다. 모델 세부 정보를 공개하지 않고 특정 모델에서 출력의 출처를 확인할 수 있어 민감하거나 독점적인 정보를 보호할 수 있습니다. 생성된 증명은 검증 가능하므로 누구나 출력의 진위성을 확인할 수 있습니다. 일부 ZKP 프로토콜은 확장 가능하여 대규모 모델과 복잡한 계산을 수용할 수 있으며 이는 LLM에 유용합니다.[3]

기술

영지식 증명(ZKP)

zkLLM의 핵심은 영지식 증명의 구현입니다. 이는 한 당사자(증명자)가 다른 당사자(검증자)에게 진술의 유효성 외에 어떤 정보도 공개하지 않고 진술이 참임을 증명할 수 있도록 하는 암호화 방법입니다. zkLLM의 맥락에서 이 기술은 AI 계산에 적용되어 다음을 가능하게 합니다.^[5]

• 입력 데이터에 대한 액세스 없이 AI 모델 출력 검증
• 모델 매개변수를 공개하지 않고 올바른 모델 실행 증명
• 협업 AI 훈련 및 추론을 위한 안전한 다자간 계산

zkLLM 뒤에는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다.^[6]

1. tlookup: 딥 러닝 모델에서 널리 사용되는 비 산술 연산을 처리하도록 설계된 새로운 영지식 증명 프로토콜입니다. 병렬 컴퓨팅 환경에 최적화되어 있으며 메모리 또는 런타임에 점근적 오버헤드를 추가하지 않습니다.
2. zkAttn: tlookup을 기반으로 하는 zkAttn은 특히 LLM에서 주의 메커니즘의 검증을 대상으로 합니다. 정확도, 런타임 및 메모리 사용량의 균형을 유지하면서 증명 오버헤드를 효율적으로 관리하도록 설계되었습니다.

대규모 언어 모델과의 통합

zkLLM은 영지식 증명 시스템을 조정하여 대규모 언어 모델의 복잡한 아키텍처와 함께 작동합니다. 이 통합에는 다음이 포함됩니다.

• 모델 매개변수 및 입력 데이터를 ZK 회로와 호환되는 형식으로 인코딩
• LLM 계산 규모를 처리할 수 있는 효율적인 증명 시스템 설계
• 신경망 연산을 위한 검증 가능한 계산 기술 구현

ZK 증명은 zkLLM에서 계산의 정확성을 증명하는 데 충분히 중요하지만 이러한 강력한 AI 모델에 필요한 복잡한 계산을 단독으로 처리할 수는 없습니다. 여기서 완전 동형 암호화(FHE)가 등장합니다.[6]

완전 동형 암호화(FHE)

완전 동형 암호화는 암호화된 데이터에서 직접 계산을 수행할 수 있는 암호화 기술입니다. FHE 방법은 계산 프로세스 전반에 걸쳐 데이터의 보안을 보장합니다. 이 기술은 보안 컴퓨팅 분야에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다. 상자를 열지 않고도 데이터를 넣고 계산을 수행할 수 있습니다. FHE를 사용하면 zkLLM이 암호화된 사용자 데이터에 대한 계산을 수행하거나 작동할 수 있습니다. LLM은 암호화된 데이터 자체에서 감정 분석 또는 텍스트 생성과 같은 복잡한 작업을 암호 해독하지 않고도 수행할 수 있습니다. 개인 정보 보호에 관해서는 zkP와 FHE가 손을 잡고 동일한 목표를 향해 협력하여 서로를 보완합니다. [6]

zkP 및 FHE

영지식 증명(zkP)과 완전 동형 암호화(FHE)는 함께 사용하면 개인 정보 보호 기능을 강화할 수 있는 두 가지 강력한 도구입니다. zkP를 사용하면 한 당사자(증명자)가 다른 당사자(검증자)에게 진술 자체에 대한 추가 정보를 공개하지 않고 진술의 진실성을 증명할 수 있습니다. 반면에 FHE는 데이터를 해독하지 않고도 직접 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 개인 정보 보호가 중요한 상황에서 유용합니다. ZK 증명과 FHE는 zkLLM의 중추를 형성합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.[6]

• FHE는 사용자 데이터를 암호화합니다. 이렇게 하면 프로세스 전반에 걸쳐 데이터가 안전하게 유지됩니다.
• 사용자는 LLM에 암호화된 데이터에 대한 계산을 수행하도록 요청합니다. zkLLM은 이러한 계산을 위해 FHE와 효율적으로 작동하도록 설계되었습니다.
• ZK 증명은 요청된 쿼리/계산이 올바르게 해결되었음을 증명합니다. LLM은 데이터 또는 중간 단계를 공개하지 않고 지시된 대로 데이터를 처리했음을 증명합니다.

주요 기능

• 개인 정보 보호 추론: 사용자가 입력 데이터를 노출하지 않고 AI 모델을 쿼리할 수 있습니다.
• 검증 가능한 AI: 올바른 모델 실행 및 출력 생성에 대한 암호화 증명 제공
• 확장 가능한 아키텍처: 대규모 언어 모델의 계산 요구 사항을 처리하도록 설계되었습니다.
• 상호 운용성: 다양한 블록체인 네트워크 및 AI 프레임워크와 호환됩니다.

애플리케이션

zkLLM 기술은 여러 도메인에서 잠재적인 애플리케이션을 가지고 있습니다.[1][5]

1. 의료: zkLLM은 의료 산업에서 매우 유용할 수 있습니다. 환자가 의료 기록을 클라우드 기반 AI 시스템에 업로드한다고 가정합니다. zkLLM은 민감한 환자 정보를 암호화된 상태로 유지하면서 데이터를 분석하고 잠재적인 건강 문제를 식별할 수 있습니다. 이렇게 하면 고급 AI 기반 진단을 허용하면서 환자 개인 정보를 보호할 수 있습니다.
   • 진단 및 치료 권장 사항을 위한 환자 데이터의 안전한 처리
   • 민감한 의료 정보에 대한 협업 연구
2. 금융: zkLLM의 주요 용도 중 하나는 사용자의 암호화된 금융 데이터를 분석하는 것입니다. 은행 명세서 및 투자 포트폴리오의 데이터를 LLM으로 스캔하고 이를 기반으로 재정적 조언을 제공하도록 요청할 수 있습니다. LLM은 금융 정보를 해독하지 않고도 투자 기회를 식별할 수 있습니다.
   • 개인 정보 보호 신용 점수 및 위험 평가
   • 사기 탐지를 위한 금융 거래의 안전한 분석
3. 법률
   • 기밀 문서 분석 및 계약 검토
   • 안전한 전자 증거 개시 프로세스
4. 개인 비서
   • 음성 비서 및 챗봇을 위한 개인 쿼리 처리
   • AI 상호 작용에서 개인 정보의 안전한 처리
5. 분산형 AI
   • 블록체인 네트워크에서 신뢰할 수 없는 AI 계산
   • 개인 정보 보호 연합 학습 시스템
6. 안전한 챗봇 및 가상 비서 zkLLM은 챗봇 및 가상 비서에 전원을 공급하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이러한 봇은 몇 초 안에 사용자의 쿼리를 해결할 수 있습니다.
7. 개인 콘텐츠 조정 zkLLM의 또 다른 훌륭한 애플리케이션은 인터넷에서 유해하거나 부적절한 콘텐츠를 분석, 식별 및 제거하는 것입니다. 대규모 언어 모델은 암호화된 채팅에서 작동하여 위반 또는 부적절한 데이터를 식별합니다. 반면에 ZK 증명은 채팅이 올바르게 스캔되었음을 보여주는 데 사용할 수 있습니다.

개발 및 현재 상태

zkLLM의 개발은 진행 중인 프로세스이며 여러 연구 팀과 회사가 기술 구현 및 개선에 노력하고 있습니다. 주요 이정표는 다음과 같습니다.

• 개인 정보 보호 기계 학습에 대한 학술 논문에서 확립된 이론적 기초
• 소규모 신경망에 대한 타당성을 입증하는 개념 증명 구현
• 대규모 AI 계산을 위해 영지식 증명 시스템을 최적화하기 위한 지속적인 연구

zkLLM은 큰 가능성을 보여주지만 이 기술은 아직 초기 단계에 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 실용적인 효율성을 유지하면서 최첨단 대규모 언어 모델의 전체 복잡성을 처리하기 위해 접근 방식을 확장하는 데 어려움이 남아 있습니다.

잠재적 영향

zkLLM의 성공적인 구현은 AI 및 블록체인 산업에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.

• 향상된 데이터 개인 정보 보호: 규제가 엄격한 산업에서 AI 애플리케이션 활성화
• AI 시스템에 대한 신뢰도 향상: 올바른 모델 동작에 대한 검증 가능한 증명 제공
• 분산형 AI 인프라: 안전하고 분산된 AI 계산 촉진
• 새로운 비즈니스 모델: 독점 데이터 또는 알고리즘을 노출하지 않고 AI 모델 수익 창출 가능

향후 방향

zkLLM의 연구 개발은 다음과 같은 여러 주요 영역에 중점을 두고 있습니다.

• 신경망 계산을 위한 영지식 증명 생성 효율성 향상
• zkLLM 작업을 위한 특수 하드웨어 가속기 개발
• 기존 AI 파이프라인에서 zkLLM을 구현하기 위한 사용자 친화적인 도구 및 프레임워크 만들기
• zkLLM을 다른 개인 정보 보호 강화 기술과 결합하는 하이브리드 접근 방식 탐색

이 분야가 발전함에 따라 암호화 전문가, AI 연구원 및 블록체인 개발자 간의 협력이 zkLLM 기술의 잠재력을 최대한 실현하는 데 중요할 것입니다.

과제 및 제한 사항

잠재력에도 불구하고 zkLLM은 여러 가지 과제에 직면해 있습니다.

• 계산 오버헤드: 영지식 증명은 계산 집약적일 수 있으며 실시간 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 복잡성: ZK 시스템을 LLM과 통합하려면 정교한 암호화 및 AI 전문 지식이 필요합니다.
• 표준화: zkLLM 구현 및 검증에 대한 확립된 표준 부족
• 채택 장벽: 기존 AI 인프라 및 워크플로에 대한 상당한 변경 필요