Apa Itu zkML (Zero-Knowledge Machine Learning) dan Potensinya di Dunia Kripto

Gabungan antara kecerdasan buatan (AI) dan kriptografi semakin menarik perhatian dunia Web3. Salah satu inovasi yang tengah naik daun adalah zkML atau Zero-Knowledge Machine Learning.

Teknologi ini memungkinkan pembuktian hasil dari model AI tanpa perlu membuka data atau algoritma secara langsung. zkML menggabungkan kekuatan zero-knowledge proofs (ZKP) dengan pembelajaran mesin (machine learning), menciptakan sistem yang sangat aman, transparan, dan menjaga privasi pengguna.

Apa Itu zkML?

zkML merupakan singkatan dari Zero-Knowledge Machine Learning, sebuah pendekatan yang memungkinkan seseorang untuk membuktikan bahwa hasil dari suatu model machine learning adalah benar tanpa mengungkap model itu sendiri atau data inputnya.

Hal ini dimungkinkan oleh teknologi kriptografi yang dikenal sebagai zero-knowledge proof, yaitu metode di mana seseorang dapat membuktikan suatu pernyataan tanpa mengungkapkan informasi selain validitas pernyataan tersebut.

Dengan zkML, hasil prediksi atau inferensi dari model AI dapat dibuktikan keakuratannya tanpa harus mengekspos data latih, parameter model, atau data input. Ini menjadi solusi krusial untuk tantangan privasi dan kepercayaan di dunia digital yang semakin terotomatisasi.

 

Masih seputar topik ini, simak juga: Jangan Tertukar Ini Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

 

Integrasi zkML dengan Kripto dan Privasi

zkML menjadi sangat relevan ketika diintegrasikan ke dalam ekosistem kripto dan blockchain, karena dua alasan utama: privasi dan validasi terdesentralisasi.

1. Privasi Data

Dalam dunia Web3, transparansi blockchain kadang bertabrakan dengan kebutuhan privasi. zkML memberikan solusi atas dilema ini. Misalnya, pengguna dapat membuktikan bahwa mereka memenuhi kriteria tertentu (usia, lokasi, kepemilikan token) tanpa membuka data pribadi apa pun.

Contohnya, pengguna dapat mengakses layanan tertentu di DAO yang hanya menerima anggota dengan skor reputasi tertentu, dan skor ini dihitung dari model ML. zkML memungkinkan pengguna membuktikan mereka memenuhi syarat tanpa mengungkap data input mereka.

2. Validasi On-chain

Blockchain memiliki keterbatasan dalam menjalankan model machine learning secara langsung karena keterbatasan gas fee dan kecepatan. Namun, zkML memungkinkan hasil model ML dihitung off-chain lalu dibuktikan kebenarannya on-chain dengan zero-knowledge proof. Ini membuka jalan untuk integrasi AI dalam kontrak pintar tanpa mengorbankan efisiensi blockchain.

3. Transparansi Model Tanpa Risiko Eksploitasi

Banyak model AI bersifat proprietary (rahasia) dan mahal dalam pengembangannya. zkML memungkinkan pihak ketiga menggunakan dan memverifikasi hasil dari model ini tanpa mengetahui parameter dalamannya, sehingga menjaga keunikan model dan mencegah plagiarisme.

Use Case zkML di Web3

zkML dapat digunakan di berbagai sektor dalam ekosistem Web3. Berikut adalah beberapa contoh penerapannya:

1. Kredensial Terdesentralisasi (Decentralized Identity)

Dalam sistem identitas terdesentralisasi (DID), zkML memungkinkan pengguna membuktikan status atau kualifikasi tertentu (misalnya, nilai tes, sertifikasi, profil sosial) secara privat namun terpercaya.

Contoh: Platform pembelajaran Web3 dapat menggunakan model AI untuk menilai hasil tes siswa dan menghasilkan bukti zero-knowledge bahwa skor mereka melampaui ambang batas tertentu, tanpa mengungkap nilai pastinya.

2. Sistem Keuangan dan Pinjaman Terdesentralisasi

Dalam protokol DeFi, zkML memungkinkan evaluasi kelayakan pinjaman menggunakan model AI, lalu menghasilkan bukti bahwa pemohon layak menerima pinjaman tanpa membuka data keuangan sensitif mereka.

3. Game Web3 dan NFT

Model AI digunakan untuk mendeteksi kecurangan dalam permainan atau menentukan kelangkaan NFT. zkML dapat menghasilkan bukti bahwa tindakan atau item tersebut valid tanpa mengekspos logika internal atau data sensitif.

4. AI sebagai Orakel Terpercaya

Orakel adalah jembatan antara data dunia nyata dan kontrak pintar. zkML memungkinkan hasil inferensi AI terhadap data eksternal dibuktikan ke blockchain secara transparan dan terpercaya tanpa harus membuka model atau data mentahnya.

 

Baca juga artikel terkait: Apa Itu ZK-Rollup dan Optimistic Rollup? Ini Bedanya!

 

Proyek yang Mengadopsi zkML

Sejumlah proyek pionir telah mengadopsi konsep zkML ke dalam sistem mereka:

1. Modulus Labs

Modulus Labs adalah salah satu proyek awal yang memfokuskan diri pada integrasi AI dan ZK. Mereka menciptakan alat untuk menjalankan model ML di luar chain dan menghasilkan bukti ZK agar hasilnya dapat dipercaya di blockchain. Mereka telah mengembangkan demo berupa game prediksi berbasis AI yang hasilnya divalidasi on-chain.

2. ZKonduit

ZKonduit adalah proyek open-source yang mengembangkan pustaka dan alat untuk menggabungkan model ML dengan zkSNARKs. Mereka menyediakan integrasi antara model TensorFlow atau PyTorch dengan sistem zero-knowledge proofs, memungkinkan pengembang memanfaatkan teknologi ML tanpa mengorbankan privasi atau transparansi.

3. RISC Zero

RISC Zero adalah ZKVM (Zero-Knowledge Virtual Machine) yang memungkinkan eksekusi model ML dalam lingkungan yang bisa menghasilkan bukti zero-knowledge. Platform ini berfokus pada general-purpose ZK dan menjadi pondasi kuat bagi pengembang yang ingin menjalankan AI secara aman dan privat di blockchain.

4. Giza

Giza adalah proyek zkML berbasis Cairo (bahasa pemrograman untuk StarkNet) yang bertujuan menghadirkan inference ML langsung di ekosistem ZK-rollup. Dengan pendekatan ini, mereka memungkinkan implementasi AI yang dapat berjalan di layer-2 Ethereum dengan efisiensi tinggi dan bukti validasi kuat.

5. EZKL

EZKL (dibaca “Easy ZK Learning”) adalah alat sumber terbuka dari komunitas AI ZK yang bertujuan menyederhanakan konversi model ML menjadi sistem yang bisa menghasilkan dan memverifikasi ZK proof. Alat ini sangat berguna bagi pengembang yang ingin menguji ide zkML tanpa perlu membangun dari nol.

Tantangan dan Masa Depan zkML

Meskipun menjanjikan, zkML menghadapi beberapa tantangan teknis:

• Kompleksitas Proof: Membangun dan memverifikasi ZK proof untuk model ML memerlukan banyak sumber daya dan waktu komputasi.
• Skalabilitas Model: Model besar seperti GPT atau CNN canggih belum dapat dengan mudah digunakan dalam zkML karena biaya komputasinya sangat tinggi.
• Standarisasi: Belum ada standar umum dalam membangun pipeline zkML, sehingga integrasi masih bersifat eksperimental. 

Namun, dengan meningkatnya kebutuhan privasi dan transparansi dalam AI, zkML diprediksi akan memainkan peran kunci dalam pengembangan Web3 yang lebih cerdas dan aman.

Kesimpulan

zkML adalah penggabungan inovatif antara zero-knowledge proof dan machine learning yang memungkinkan hasil AI dapat dibuktikan tanpa membuka data atau model. Teknologi ini membuka berbagai peluang baru dalam Web3—dari DeFi, identitas digital, gaming, hingga sistem oracle—dengan menjawab tantangan privasi dan validasi.

Proyek seperti Modulus Labs, RISC Zero, dan Giza membuktikan bahwa zkML bukan sekadar teori, melainkan fondasi baru bagi dunia Web3 yang lebih adil dan terpercaya.

 

 

Itulah pembahasan menarik tentang zkML atau Zero-Knowledge Machine Learning. yang bisa kamu pelajari lebih dalam hanya di Akademi crypto. Tidak hanya menambah wawasan tentang investasi, di sini kamu juga dapat menemukan berita crypto terkini seputar dunia kripto.

Dan untuk pengalaman trading yang mudah dan aman, download aplikasi crypto terbaik dari INDODAX di App Store atau Google Play Store. Kamu juga bisa mulai beli Bitcoin, beli Ethereum, dan aset kripto lainnya dengan praktis hanya dalam genggaman di IINDODAX Market.. Ikuti juga sosial media INDODAX di sini: Instagram, X, Youtube & Telegram

FAQ

1. Apa itu zkML?
   zkML adalah gabungan antara zero-knowledge proof dan machine learning, memungkinkan pembuktian hasil AI tanpa mengekspos data atau modelnya.
2. Apa manfaat zkML untuk kripto dan blockchain?
   zkML menjaga privasi pengguna dan memungkinkan validasi hasil AI secara on-chain tanpa mengorbankan efisiensi blockchain.
3. Apa contoh use case zkML di Web3?
   Kredensial terdesentralisasi, evaluasi pinjaman DeFi, AI sebagai oracle, dan deteksi kecurangan dalam game Web3.
4. Apakah ada proyek nyata yang menggunakan zkML?
   Ya, beberapa proyek seperti Modulus Labs, Giza, dan RISC Zero sudah mengembangkan solusi zkML yang dapat digunakan pengembang Web3.
5. Apa tantangan terbesar zkML saat ini?
   Tantangan utamanya adalah skalabilitas, kompleksitas proses pembuktian, dan belum adanya standar umum dalam pengembangan zkML. 

 

  

 

Author: RZ