ข่าว 
ข้อมูลเหรียญ 
แนะนำสื่อ 
เทคโนโลยี ‘ศูนย์ความรู้’ หรือ ‘Zero-Knowledge Proof’(ZKP) กำลังถูกจับตามองในฐานะ ‘เครื่องมือปฏิวัติด้านความเป็นส่วนตัว’ สำหรับโลกปัญญาประดิษฐ์(AI) เพราะช่วยเพิ่มความโปร่งใสให้กระบวนการตัดสินใจของ AI พร้อมปกป้องทั้งโมเดลและข้อมูลผู้ใช้ไปพร้อมกัน บริษัทคริปโตสายวิจัยเข้มข้นอย่าง ลากรานจ์ แล็บส์(Lagrange Labs) เดินหน้าใช้แนวทางคริปโทกราฟีเชิงลึก เพื่อตอบโจทย์ข้อจำกัดของเทคโนโลยี AI privacy แบบเดิมโดยตรง
AI ไม่ใช่ ‘กล่องดำ’ อีกต่อไป แต่ความลับยังปลอดภัย
อิสมาเอล ฮิชอน-เรไซซาเดห์(Ismael Hishon-Rezaizadeh) ซีอีโอ ลากรานจ์ แล็บส์ อธิบายว่า การใช้ ‘ศูนย์ความรู้’ ทำให้โครงสร้างการตัดสินใจของ AI ที่เคยถูกมองเป็น ‘กล่องดำ’ กลายเป็นสิ่งที่ ‘พิสูจน์ได้’ ทางคณิตศาสตร์ ผู้ใช้สามารถตรวจสอบได้ว่าข้อมูลอะไรถูกป้อนเข้าไป ผ่านโมเดลไหน และขั้นตอนการประมวลผลถูกต้องตามที่อ้างหรือไม่ แต่ในขณะเดียวกัน โครงสร้างโมเดล ชุดข้อมูลฝึก และพารามิเตอร์ละเอียดอ่อนจะไม่ถูกเปิดเผย
เขามองว่า ZKP คือเทคโนโลยีที่ “ทำให้เรามองเห็นได้ว่าผลลัพธ์มาจากโมเดลที่ถูกต้องและอินพุตที่ถูกต้อง แต่ไม่ต้องเปิดความลับข้างในเลย” นั่นทำให้ระบบตัดสินใจอัตโนมัติสามารถตอบโจทย์ทั้ง ‘ความโปร่งใส’ และ ‘การรักษาความลับ’ ซึ่งมักจะขัดแย้งกัน เทคโนโลยีที่เคยถูกพิสูจน์แล้วในโลกคริปโตและดีไฟ(DeFi) กำลังถูกยกระดับไปเป็น ‘อินฟราสตรักเจอร์ความเชื่อมั่น’ สำหรับ AI รุ่นใหม่อย่างชัดเจน
ลากรานจ์ แล็บส์ เร่งปั้น zkML สู่ระดับใช้งานจริง
ลากรานจ์ แล็บส์นิยามตัวเองว่าเป็นบริษัทวิจัยแนวหน้าด้าน ‘คริปโทกราฟีประยุกต์’ ผลงานหลักคือ ‘ดีพพรูฟ(DeepProve)’ ไลบรารี ‘Zero-Knowledge Machine Learning’ (zkML) ที่ออกแบบมาเพื่อให้การอนุมานของ AI (AI inference) สามารถ “พิสูจน์ได้” ทางคณิตศาสตร์ และตั้งเป้าเป็นไลบรารีเชิงพาณิชย์ที่เร็วที่สุดในตลาด
อิสมาเอลเผยว่า ทีมสามารถใช้ DeepProve ทำ ‘การตรวจสอบแบบศูนย์ความรู้’ ครั้งแรกบน ‘เจมมา3(Gemma3)’ โมเดลภาษาใหญ่(LLM) ของกูเกิล และอ้างว่าสามารถทำความเร็วได้มากกว่าคู่แข่งถึง ‘158 เท่า’ ตัวเลขนี้สะท้อนว่า ZKP ไม่ได้อยู่แค่ในห้องทดลองอีกต่อไป แต่เริ่มเข้าใกล้มาตรฐานที่ใช้ได้จริงในระดับระบบป้องกันประเทศและความมั่นคงแห่งชาติ
ลากรานจ์ แล็บส์ยังมองการใช้งานในระดับ ‘กองฝูงโดรนอัตโนมัติ’ และระบบป้องกันประเทศอื่นๆ เพื่อยกระดับเทคโนโลยี zk จากเครื่องมือในโลกคริปโต ไปสู่สถานะ ‘เทคโนโลยีคริปโทกราฟีระดับโครงสร้างพื้นฐานของรัฐ’
โมเดล privacy แบบ ‘แยกเน็ตเวิร์ก’ เริ่มไปไม่ไกลพอ
อิสมาเอลชี้ว่าหลายโซลูชันด้าน AI privacy ในตลาดตอนนี้ ยังพึ่งพา ‘การแยกเครือข่าย’ หรือ ‘air-gapped’ เป็นหลัก เช่น การปิดระบบไม่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต แยกระบบเครือข่ายเก็บข้อมูลสำคัญ ออกจากโลกภายนอก วิธีนี้ช่วยจำกัดการเข้าถึงข้อมูลได้ก็จริง แต่ไม่สามารถ ‘พิสูจน์เชิงคณิตศาสตร์’ ได้เลยว่า โมเดลหรือผลลัพธ์ที่ได้ ‘ถูกต้อง’ และ ‘ไม่ถูกดัดแปลง’
เขาย้ำว่า หากต้องการใช้ ‘โมเดลปิดระดับฟรอนเทียร์’ ให้ปลอดภัยจริง ต้อง ‘อบความปลอดภัยเชิงคริปโทเข้าไปตั้งแต่ตอนออกแบบโมเดล’ หรือพูดง่ายๆ คือ ‘ต้องฝังการป้องกันแบบคริปโทกราฟีตั้งแต่ชั้นสถาปัตยกรรม’ ไม่ใช่มาเสริมเกราะทีหลังด้วยวิธีปิดเน็ตหรือกั้นระบบ เพราะจะไม่ครอบคลุมตั้งแต่ระดับคณิตศาสตร์ของตัวโมเดล
โอเพ่นซอร์สมีเพดาน ส่วนโมเดลเชิงพาณิชย์ยังไร้เกราะ privacy
อิสมาเอลมองว่า หลายโซลูชันที่ถูกโฆษณาว่าเป็น ‘AI เน้นความเป็นส่วนตัว’ กลับพึ่งพาโมเดล ‘โอเพ่นซอร์ส’ เป็นหลัก เพราะเข้าถึงง่ายและไม่ติดปัญหาไลเซนส์ แต่ในโลกธุรกิจจริง โมเดลโอเพ่นซอร์สจำนวนมากยังไม่ถึงมาตรฐานด้าน ‘ประสิทธิภาพ’ และ ‘ความเสถียร’ ที่องค์กรต้องการ
ผลคือ โมเดลที่ ‘เก่งที่สุด’ ซึ่งมักเป็นโมเดลปิดและถูกเก็บเป็นความลับเชิงพาณิชย์ กลับกลายเป็นโมเดลที่มี ‘ช่องว่างด้าน privacy’ มากที่สุด เพราะไม่มีวิธีพิสูจน์ความถูกต้องของผลลัพธ์ โดยไม่เปิดเผยโครงสร้างภายใน
เขาเชื่อว่า “ไม่มีใครเอาโมเดล AI ที่ดีที่สุดในตลาดมาเปิดเป็นโอเพ่นซอร์สอยู่แล้ว” และในโลกที่โมเดลคือทรัพย์สินทางปัญญาหลักของบริษัท จึงจำเป็นต้องมี ‘privacy เชิงคริปโทกราฟี’ ที่ช่วยปกป้องทั้งทรัพย์สินทางปัญญาและข้อมูลผู้ใช้ไปพร้อมกัน
ทรัพย์สินทางปัญญา + ข้อมูลผู้ใช้: สองด้านของ privacy ที่ต้องปกป้อง
ในวงสนทนา AI privacy มักพูดกันเรื่องการปกป้องข้อมูลผู้ใช้เป็นหลัก แต่สำหรับอิสมาเอล โครงสร้างโมเดล น้ำหนักพารามิเตอร์ และชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก ล้วนเป็น ‘IP ระดับหัวใจธุรกิจ’ ที่ต้องถูกปกป้องไม่แพ้กัน
เขาวิพากษ์ว่า หลายโซลูชัน ‘Private AI’ ตอนนี้ แท้จริงแค่หยิบโมเดลโอเพ่นซอร์สมาปรับใช้ในสภาพแวดล้อมที่ปิด แต่ไม่แตะต้องปัญหาใหญ่ที่สุด นั่นคือ “จะปกป้องโมเดลปิดที่สำคัญเชิงพาณิชย์อย่างไร” ในระดับโครงสร้าง
‘Zero-Knowledge Proof’ เข้ามาตอบโจทย์จุดนี้ เพราะสามารถพิสูจน์ได้ว่ากระบวนการอนุมานของโมเดลถูกต้อง โดยไม่ต้องเปิดเผยโครงสร้างภายในหรือข้อมูลตั้งต้น ทำให้ทั้ง ‘IP ของโมเดล’ และ ‘ข้อมูลผู้ใช้’ ได้รับการปกป้องแบบสองชั้น
zkML ยืนบน ‘คณิตศาสตร์ล้วนๆ’ ลดการพึ่งพาฮาร์ดแวร์เหลือศูนย์
หนึ่งในข้อได้เปรียบที่อิสมาเอลย้ำคือ ‘ความเป็นอิสระจากฮาร์ดแวร์’ ของ zkML ในมุมมองของเขา zkML คือ “คณิตศาสตร์ล้วนๆ” ไม่ต้องผูกตัวเองกับชิป หรือโมดูลความปลอดภัยเฉพาะรายใดรายหนึ่ง ต่างจากแนวทางที่พึ่งพา secure enclave หรือฮาร์ดแวร์เฉพาะของผู้ผลิตบางราย ที่สุดท้ายทำให้ระดับความปลอดภัยขึ้นอยู่กับโครงสร้างดาต้าเซ็นเตอร์และผู้ผลิตฮาร์ดแวร์
ด้วยระบบพิสูจน์เชิงคณิตศาสตร์ ใครก็ตามสามารถตรวจสอบได้ว่า การคำนวณของโมเดลทำถูกต้องหรือไม่ โดยไม่ต้องเห็นข้อมูลดิบหรือภายในของโมเดลเอง ทำให้สามารถรักษามาตรฐานด้าน privacy และ integrity ได้เหมือนกันทั้งในระบบกระจายศูนย์ขนาดใหญ่ และโครงสร้างมัลติคลาวด์ โครงสร้างแบบนี้ยังเข้ากันได้ดีกับโลกคริปโตและบล็อกเชน ที่ให้ความสำคัญกับ ‘การขยายตัว’ และ ‘การทำงานร่วมกัน’ เป็นพิเศษ
อุตสาหกรรมเทคโนโลยีหมกมุ่นกับ ‘แอปเบาๆ’ ส่วนด้านความมั่นคงยังขาดทุน
อิสมาเอลวิจารณ์ภาพรวมอุตสาหกรรมเทคโนโลยีในตอนนี้ว่า กำลังกลายเป็น “ยุคของการลงแรงไปกับแอปพลิเคชันเล็กๆ ที่เพิ่มมูลค่าแค่ทีละนิด” เพราะเม็ดเงินและบุคลากรไหลเข้าหาเซกเตอร์ที่สร้างรายได้ระยะสั้นง่าย เช่น แอปผู้บริโภคหรือบริการ SaaS ในขณะที่ด้านความมั่นคงของชาติ อวกาศ และอุตสาหกรรมป้องกันประเทศ กลับแทบไม่ได้รับเงินลงทุนจากสาย VC เท่าที่ควร
เขามองว่าระดับเงินทุนที่ไหลเข้าสู่ภาคดั้งเดิมเหล่านี้ยัง “น้อยมาก” จนไม่อาจบอกได้ว่าเป็น “สภาพที่ดีต่อความสำเร็จของประเทศ” เพราะการลงทุนในอุตสาหกรรมด้านอวกาศและป้องกันประเทศ มีผลต่อความเร็วของนวัตกรรมในคริปโทกราฟี AI หุ่นยนต์ และเทคโนโลยีพื้นฐานอื่นๆ ทั้งระบบ จึงควรมี ‘การจัดสรรทุนเชิงยุทธศาสตร์’ ที่จริงจังกว่านี้
Zero-Knowledge จากโลกคริปโต สู่โครงสร้างพื้นฐานระดับชาติ
ไลบรารี zkML อย่าง ‘ดีพพรูฟ’ ของลากรานจ์ แล็บส์ กำลังทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อม ระหว่างเทคโนโลยี ZKP ที่แข็งแรงจากโลกคริปโต กับความต้องการด้านความปลอดภัยของ AI และระบบความมั่นคงระดับประเทศ โครงสร้างที่ทำให้เราสามารถ ‘ตรวจสอบได้’ ทั้งกระบวนการอนุมานและผลลัพธ์ของ AI ผ่านหลักฐานเชิงคณิตศาสตร์ ขณะยังคงปกปิดตัวโมเดลและข้อมูลทั้งหมดไว้ เป็นดีไซน์ที่สอดคล้องกับทิศทาง ‘กำกับดูแลและตรวจสอบ’ ที่หลายประเทศกำลังจะเข้มข้นขึ้น
อิสมาเอลย้ำว่า หากต้องการ AI ที่ ‘เคารพความเป็นส่วนตัวโดยโครงสร้าง’ นักพัฒนาต้อง ‘ออกแบบให้มีคริปโทกราฟีฝังอยู่ตั้งแต่วันแรก’ ไม่ใช่เพิ่มทีหลัง และ ‘Zero-Knowledge Proof’ คือหนึ่งในแกนหลักของแนวคิดนั้น ‘ความคิดเห็น’ มีโอกาสสูงที่ในอนาคตอันใกล้ ZKP จะกลายเป็น ‘เลเยอร์มาตรฐาน’ สำหรับความปลอดภัยของ AI ระบบความมั่นคง และคริปโตไปพร้อมกัน โดยที่ทั้งความโปร่งใสและความลับ เดินไปด้วยกันได้ในระบบเดียว
ความคิดเห็น 0