The Cryptonomistは、Polyhedra NetworkのCSOであるEric Vreelandにインタビューを行い、Web3、ゼロ知識（ZK）証明、および人工知能（AI）について話しました。
Summary
Polyhedra Networkのミッションとビジョンの概要、特にZero-Knowledge (ZK) 証明の文脈で、それがweb3およびweb2エコシステムをどのように変革すると考えているかを教えていただけますか？
私たちのビジョンは、ゼロ知識 (ZK) を使用して計算能力とクロスプラットフォームの相互運用性に指数関数的な改善をもたらすことです。ゼロ知識証明 (ZKP) はそのプライバシー特性で最もよく知られていますが、ZKP が大規模なデータセットを小さな証明に圧縮する能力は、計算を革命的に変える大きな可能性を秘めています。個々の計算やトランザクションをすべて検証する必要がある代わりに、ZKP はこれらを一括してバッチ処理し、検証者が迅速にチェックできるようにします。これにより、AI や機械学習のような計算集約型アプリケーションで大幅なパフォーマンス向上が期待できます。
伝統的な金融機関がブロックチェーン技術を探求し続ける中、検証可能な計算を提供し、データプライバシーを保護する能力は、ゼロ知識がますます関心を集める分野となるでしょう。
これまで、ゼロ知識採用の最大の障害は、基盤となる技術の複雑さとパフォーマンス（速度）の制限でした。PolyhedraはZK研究に多大な投資を続け、ゼロ知識証明がどれだけ迅速に生成できるかの限界を押し広げています。私たちの最新の証明システムであるExpanderは、現在世界で最も高速な証明システムであり、ゼロ知識アプリケーションをはるかに実用的にします。現在の私たちの焦点は、これらの高性能な証明システムを使用した開発をよりアクセスしやすくすることにあり、どの開発者もゼロ知識の利点を活用できるようにすることです。
Zero-Knowledge証明はどのようにして安全で信頼のない取引を可能にし、これらの取引がweb3およびweb2環境のユーザーと開発者にとっての主な利点は何ですか？
ゼロ知識は、ある当事者が他の当事者に対して基礎情報を明かすことなく、声明の有効性を証明することを可能にすることで、安全で信頼のない取引を促進します。開発者にとって、これは信頼メカニズムや第三者の仲介者の必要性を減らし、コストの削減につながります。
web3では、ZKPは計算をオフロードし、オンチェーンデータを最小限に抑えることができます。オンチェーンでの計算は高価であり、大部分の計算をオフチェーンで処理することで、コストを大幅に削減できます。web2では、ゼロナレッジはデータのセキュリティとプライバシーを向上させ、中間者を必要とせずに信頼最小化の相互作用を可能にします。
ZK証明はどのようにシステムのスケーラビリティと運用コストの削減に貢献し、これらの利点が最も顕著な具体的な例やユースケースを共有できますか？
ゼロ知識証明は、基礎となる情報に完全にアクセスすることなく、大規模な計算やデータセットの効率的な検証を可能にすることで、システムのスケーラビリティと運用コストの削減に貢献します。
これにより、主要システムの計算負荷が軽減され、データ転送が最小限に抑えられ、処理時間が短縮され、インフラコストが削減されます。具体的な例としては、ブロックチェーン技術におけるzk-rollupsがあり、多数のトランザクションがオフチェーンで処理され、簡潔な証明のみがオンチェーンで検証されることで、スループットが大幅に向上し、ガス料金が削減されます。
Web2環境では、ZKPはプライバシー保護データ分析に使用され、企業がユーザーのプライバシーを損なうことなく暗号化されたデータ上で計算を行うことができるため、広範なデータ処理やセキュリティ対策の必要性を削減します。
trustlessクロスチェーンブリッジの主な利点は何ですか、そしてPolyhedra Networkはこれらのブリッジをどのように活用して異なるブロックチェーンネットワーク間の相互運用性とセキュリティを強化しますか？
主な利点は、追加の信頼仮定や第三者の排除です。代替ブリッジは、最も一般的には、validatorネットワークまたはmiddle-chainを使用して、一方のチェーンの状態を確認し、それを別のチェーンに中継します。
ゼロ知識を使用することで、単に1つのチェーンの状態の証明を生成し、その証明を他のチェーンで検証することでこれを排除できます。これらの追加の信頼仮定を取り除くことで、攻撃の表面積が減少し、信頼が最小限に抑えられ、ブロックチェーン自体のデータとコンセンサスのみを信頼することが求められます。
ZK証明とブロックチェーン技術の統合がAIモデルの整合性と信頼性をどのように向上させるか、また、この技術の交差点における潜在的な応用は何か？
ゼロ知識は、モデルのトレーニングプロセスが基礎データを公開することなく正しく実行されたことを改ざん防止の検証によって提供することで、AIモデルの整合性と信頼性を向上させます。これにより、エンドユーザーはモデルが信頼できるデータに基づいて構築されたことに自信を持ち、ユーザーエクスペリエンスが向上し、通常は非常に不透明な分野での信頼性が高まります。
ゼロ知識の改ざん防止の側面も、詐欺の機会を大幅に減らします。金融サービスや医療などの機密データを扱うアプリケーションは、ゼロ知識が即座に利益をもたらすことができる業界です。
Polyhedra Networkの最近の展開についていくつか話していただけますか？また、特に興奮している今後のプロジェクトやイノベーションを共有していただけますか？ZKスペースにおけるネットワークの将来の方向性はどのように考えていますか？
私たちはzkBridgeホワイトペーパーの著者であり、www.zkbridge.comの作成者です。これは最も広く使用されているゼロ知識セキュリティブリッジです。私たちは25以上のブロックチェーンを接続し、20MM以上のクロスチェーントランザクションを促進しました。
最近、私たちはProof Cloud、コストを削減し、証明生成プロセスの効率を向上させるクラウド証明プラットフォームに取り組んでいます。これは月末に一般公開される予定です。
最後に、私たちは記録破りの証明システムExpanderをオープンソース化しました。代替の証明システムよりも桁違いに高速で、Expanderを利用する開発者は、証明生成の速度とコストの両方で驚異的な改善を目にするでしょう。
今後12ヶ月間で、AIおよび機械学習にゼロ知識をどのように適用できるかを探求するために、かなりのリソースを投入する予定です。pipelineには、いくつかのAI専用の開発者ツールおよびアプリケーションが含まれています。
