数字化已成为不可逆转的趋势,影响着人们的生活、人际关系、商业和消费者关系。然而,我们对数字化部分的控制有限,数字身份和数据依赖于公司和服务的存在。为了保护数字生活,我们需要关注区块链、隐私和密码学技术,它们可以保护我们的数字自我和数据隐私。这些技术已经在许多领域得到应用,如太空和国防领域。随着数字技术的普及,这些技术将发挥越来越重要的作用。通过结合零知识证明和隐私保护区块链,我们可以实现可验证的世界,保护数据真实性和个人隐私。
原文标题:Can blockchains and zero-knowledge help humanity survive? 47 real-world use cases
原文作者:Lisa Akselrod
原文来源:Aztec
编译:火星财经,MK
对此,我深表感谢Elias、Palla、Mahima、Hannes及Rafal的审阅。同时,也非常感谢João Montenegro的精彩讨论。
全球范围内,人均每天看屏幕的时间达到了6小时58分钟,这大约占到了我们清醒时间的41%。这是否意味着现代人的数字化程度达到了41%?
让我们深入思考一下。
可以肯定地说:我们的日常生活是物理世界与数字世界的融合,这一趋势是不可逆转的。此外,数字现实的份额还将继续增长。
人类在物质世界中拥有约30万年的丰富生活经验。
在这漫长的岁月中,我们掌握了许多有用的技能。例如:
然而,我们在数字现实中的体验仅有短短几十年(假设自1983年互联网诞生起算),因此我们似乎仍处于数字现实生活学习曲线的初期阶段。
那么,我们自己的哪些部分已经被数字化了呢?让我们再次思考。
在所有这些情况下,“数字化”究竟意味着什么?在大多数情况下,它意味着存储在云服务或公司服务器上。也就是说,99.9%的数字“我们”是超出了我们的控制范围的。
我们人类天性乐观。谷歌明天不会关闭,对吧?这种想法毫无意义。人类为此支付了大量金钱,向其提供了所有的数据。
那么,让我们理智地思考一下,我们假设谷歌的最佳选择是永远存在。但我们的谷歌账户呢?那些数字化的“我们”又怎样呢?数据的真实性如何?我们生活中每天发生的数字化部分会持续存在吗?明天还会在吗?
让我们第二次从乐观的角度转向更现实的角度:
因此,第一个“层”是:为了进入我们的数字生活,我们每天都需要满足成为“好客户”的标准。每一天。虽然这听起来不太好,但似乎也无伤大雅,对吧?
归根结底,我们都是好人,没有什么可隐藏的,我们信任我们的政府和那些价值数十亿美元的公司。他们都是好人。还有什么好担心的呢?
嗯,那么让我们思考一下,如果……会发生什么?
我们还是可以保持乐观的态度说:“好吧,这种情况发生的概率很低。我们不如等到这样的事件发生(比如核战争),到那时我们再开始担心吧。”今天,我们仍然可以访问银行应用程序、滚动Instagram,并点一份Poke Bowl。为什么我们现在需要担忧?
今天思考这个问题的原因有几个
一旦世界被毁,我们就无法再考虑如何拯救世界,因为那时世界已不复存在。
拯救世界可能需要时间。几秒钟可能还不够。如果世界即将毁灭,没有人会提前20年出于善意告诉我们。
我们仍然可以在努力拯救世界的同时享用美食。这里并不存在任何矛盾。
现在,让我们更精确地表达。当我们呼吁“拯救世界”时,所指的“世界”是我们的“数字世界”,即我们的生活和身份的一部分,这部分生活纯粹存在于线上,或是线上与线下的混合状态(例如植入人体的带有软件组件的医疗设备)。我们所说的“拯救”,是指使其变得更为健壮。也就是说,政府、企业、通用人工智能和机器人都不能绑架、破坏、控制或限制我们的数字部分。
将我们的物理现实与数字现实进行比较,如果在前者中我们已经开发出了坚固的材料,如碳、金属、玻璃和超高分子量聚乙烯纤维,那么在后者中,我们仍在使用树枝搭建小屋。
好消息是,今天我们已经准备充分,可以开始强化互联网了。区块链、隐私和密码学是我们能够抵抗AGI或独裁等威胁的三个关键组成部分。为什么选择这三个?
为了控制我们的数字“自我”,我们需要四个关键元素:
让我们将“互联网”这一概念抽象化。相反,我们采用“网络空间”这一表述,其含义涵盖了“一切数字化的事物”,包括互联网、计算机网络等。
所谓“无需许可”,即指网络空间对地球上的每一个人均开放平等。创建账户、部署代码、拥有数字对象、与网络空间中的其他人交流——任何对个体可能的事项,对所有人同样可能。
关于“不变性”,其意味着人类可以掌控自己在网络空间中的生活,一旦在网络空间中采取行动(如开设账户、颁发ID或部署代码),则无人能够撤销这些操作。我们应当意识到,不变性如同一把双刃剑,恰如其不变的本质意味着无法被遗忘。因此,在构建我们所使之不可变的事物以及它将来可能产生的负面外部效应时,我们应当格外警觉。
通过“可验证性”,我们所指的是诸如客观事实来源之类的概念。若某人向另一人声称某事属实,后者便有工具可以客观地验证该说法的真实性。
我们所讨论的“隐私”,是指对披露内容、披露时机及披露对象的控制权。我们宣称“我们无所隐瞒”的真诚程度有多高?即便我们不介意“某人”访问我们的全部信件、医疗数据、照片及视频(包括敏感内容)、食品配送、电子商务和浏览历史等……但如果进一步涉及脑机接口(BCI)的权限呢?若现在某个实体(无论是政府、企业、人工智能还是其他善意组织)能够访问我们所有的思想及生理化学物质,我们还剩什么可隐瞒的呢?
这四个属性确保了我们的数字化“自我”至少能与我们的物理“自我”存续同样长久(或者甚至更久,但这是另一篇文章的话题)。
任何单一技术都不是万能药。然而,将正确的技术组合并应用于适当的场景中,我们便更接近于发明万能药。
让我们首先明确“生存工具包”中包含哪些技术,以及我们对这些技术的哪些特性感兴趣。
区块链提供了无需许可和不变性特性。
区块链是一种共享、不可变的分类账本,有助于记录交易和追踪网络中的资产。
在这个定义中,“共享”是一个关键属性。问题在于,这种共享是如何实现的,或者说,谁是网络的参与者。为了实现真正的“共享”,我们希望区块链拥有数千甚至数百万个相互独立的节点。截至2024年4月15日,以太坊网络中有5912个节点,这里的节点指的是运行基础设施的不同独立实体(一个实体可能运行多个验证器)。尽管其中一些由机构运营,但以太坊可以公正地被称为是共享且不可变的分类账本。这使得以太坊足以成为强大互联网的基石。
密码学提供可验证性
密码学的历史几乎与人类历史一样悠久。然而,随着数字时代的到来,一些适应计算机和互联网需求的特定类型的密码学技术开始以极快的速度发展。
零知识密码学的历史始于1989年,尽管当时并不显然,但它会成为区块链的完美补充(尽管区块链的概念在此之前已提出)。
零知识协议涉及证明者和验证者两方,其中证明者能向验证者证实一个复杂的陈述是真实的,同时仅传达极少的信息。这种被称为“简洁性”的属性,是网络空间的关键组成部分,因为在该空间中,个体之间需要持续协调,通信必须尽可能地轻量化。
隐私保护区块链提供隐私
隐私保护区块链使个人能够选择披露哪些信息、何时披露、向谁披露以及以何种形式披露。这在网络空间中是另一个关键要素,因为公开某些数据的同时保留其他私人数据是有效协调的必要机制。
例如,在选举情况下,某人可能希望告知计票员:(i) 他们有资格投票,(ii) 他们已投票,(iii) 他们只投了一次,但他们不愿透露有关自己投票或身份的任何详细信息。
值得注意的是,应用层的隐私(例如私人身份或传输)不能单纯通过密码学手段加入透明的区块链中。隐私应当在智能合约剖析和状态管理层面被整合进区块链设计。
现在我们已经了解了构建强大网络空间所需的组件,让我们探讨一些具体的案例,并决定是否真的可以利用这些工具来修复它们。
在本文的第二部分中,我们将探讨47个用例和75个示例,展示区块链、隐私和可验证性如何扰乱、治愈、扩展和改造我们周围的世界,解决其问题、弱点、故障点和脆弱性。
但在我们深入了解完整列表之前,先让我们以三个简单的示例作为导论:
1.可编程身份:当今,当人们需要验证自己的身份、年龄、公民身份或居住地址时,通常会提供护照、身份证或其他官方文件。通过零知识证明,人们可以在客户端管理所有文档,并根据需要提供特定属性的证明,而无需展示这些文档本身。
应当注意的是,对于此用例,我们严格需要使用保护隐私的可组合区块链(例如Aztec)。
2.组合多个数据集和模型,无需各方之间公开数据集和模型。
3.智能家居在客户端处理所有数据(即智能家居内部),而不与任何人(甚至谷歌!)共享居民的数据。
现在,我们对零知识证明和隐私保护区块链如何创造当前现实的替代方案有了初步的理解,我们提到的几个案例涉及解决数据隐私和个人主权问题,以及解锁新形式的协作和协调。最后,我们准备深入探讨一系列涉及区块链、隐私和可验证性的用例,这三个因素有望成为改变全球及人类未来的关键力量。
大部分下述观点均源于智者的分享,不论是他们的公开演讲还是私下对话。感谢 Barry、Steven、Zac、freeatnet.eth、Jessica、Henry、Tarun 和 Joe 为我们带来的灵感和智慧。
我们进一步将所有用例分为以下几类:
在下表中,我们对未来几十年可能出现的一些具体问题及其解决方案进行了分类,这些问题是随着数字技术的不断普及和深入人类生活而增多的。我们根据是否需要区块链、隐私、可验证性(由零知识提供)或这三者的特定组合来对其进行分类。在大多数情况下,区块链作为协调层发挥作用,在那些不能实现数据100%透明的场景中涉及隐私,并且零知识技术提高了信息的可验证性。
在区块链领域,我们认为它是一种去中心化的技术,由数千个不同的独立方运营的节点构成。这种去中心化为网络提供了可信的中立性,并确保了强大的安全性。目前,以太坊在这方面的表现超过了任何其他平台。以太坊的第二层继承了其安全特性,但其可信中立性则取决于设计细节,如区块构建方式和升级机制。
在隐私方面,我们希望所有需要保密的内容都应在用户设备上的客户端进行完全处理,绝不对外泄露。
我们还在考虑将区块链、隐私和零知识技术与其他现有技术相结合,例如:
为什么我们不能单独使用这些技术,而需要将它们与零知识和区块链结合使用呢?因为我们不只是希望相信使用这些技术的人是出于好意;我们还需要能够验证他们的行为是否真的出于好意。
高效的协同工作
可验证的计算/真实客观性
数据的不变性和稳健性
效率
隐私/个人数据的控制
为了探索如何通过结合零知识和隐私保护的区块链来实现所有这些用例,我们应当认识到,尽管这些技术绝对先进,但它们并非万能药。我们需要开发人员、工程师和架构师以巧妙的方式来整合这些技术。也就是说,真正的万能药是拥有将这些技术结合使用并关心我们共同未来的开发人员、工程师和架构师的能力,正如 Aztec 团队所做的那样。
多年来,这些组件(即区块链、隐私和可验证性)在理论层面上已经被清晰地界定。但是,即便当它们开始被实现时,大多数实现在现实世界中的应用仍然不真正可行,且很难被整合。这是一个严重的问题,因为Web3应用程序应当能够与我们已经在使用的现有Web2应用程序竞争。
Aztec Labs已解决了这一问题,并一直在开发Noir,这是一种开源的、特定于领域的语言,使开发人员可以轻松地编写具有任意可编程逻辑、零知识证明和可组合隐私的程序。程序逻辑可以从简单的“我知道X使得X<Y”到复杂的RSA签名验证。如果您对Noir感兴趣,请查看José Pedro Sousa的演讲“一个下午学习Noir”。
对于那些对上述47个用例仍持怀疑态度的人,下一节将讨论在一个非常具体的领域中使用隐私保护区块链和零知识加密技术来解决非常具体的问题的必要性。你可能想系好Dominick Torretto的安全带。
如今,在近地空间运行已成为日常生活的一部分:国家、行业和企业依赖于卫星和地球轨道上建立的复杂基础设施的日常运行。也就是说,多方(其中一些显然是相互敌对的)管理着许多带有敏感数据的可编程“节点”。这听起来完全就像隐私保护区块链和零知识能够处理的协调问题!
案例1:卫星协调
全球多数大国均有卫星在太空中执行特定任务。这种情形让人联想到汽车或飞机的交通流动,实则许多卫星从A点飞行至B点。我们的目标是管理这种交通,确保不发生碰撞或事故。协调问题在于,空间属于公共领域——这意味着传统的飞机交通模型无法奏效。
相反,卫星所有者必须相互协调(进而建立相互信任)来谈判空间管理。这一过程需要深度的数据透明度,并信任其他各方具备良好的意图。
我们可以利用零知识证明来确保代码的正确执行,这意味着卫星将严格依照其所有者的承诺进行操作。例如,它能够生成“路线证明”,这是空间协调的关键组成部分,因为代码中的一点小错误可能导致卫星永久性旋转或迫使其改变轨道,进而撞击其他卫星。隐私保护的区块链可作为协调层,用于部署特定用途的协议。
案例2:在敌对地区执行任务
有时,卫星需要飞越与之关系紧张的国家的领空。在这些区域上空飞行时,敌对国的代表可能对侵入卫星、干扰其运行或篡改数据产生兴趣。例如,他们可能会使用人工智能生成的图像来替代真实的图像。为了缓解这种风险,我们可以使用零知识证明来保障数据的真实性或提供元数据的证明。
案例3:行星防御
行星防御是指监控和保护地球不受小行星、彗星及其他太空物体的威胁。地球上的生命曾因小行星撞击而经历过剧烈变迁,例如,一次震撼全球的撞击事件导致了非鸟类恐龙的灭绝。行星防御整合了彗星和小行星的探测、轨迹评估、长期监测以及开发避免潜在碰撞的工具(包括使用航天器撞击目标、利用引力改变轨道和核爆炸等方法)。 行星防御项目由美国宇航局、欧洲航天局及其他多个国家的组织负责,它们处理着敏感数据的收集和秘密技术(例如卫星工程机制)。ZKP(零知识证明)和隐私保护的区块链可以作为协调层,处理不同方收集的数据,同时保证数据不会暴露给无关方。
LLMs(大型语言模型)今天已显著影响经济结构,正在塑造一种全新的经济形态,并对人类的日常生活、地缘政治平衡以及企业运营产生深远的影响。
LLMs面临的一个问题是,它们无法明确告知我们它们是如何得出具体结论的。然而,这些结论已经改变了世界,影响了数百万甚至数十亿人的生活,被广泛应用于商业、国家安全和战场等领域。例如,在战场上使用LLMs来识别目标时,模型可能会告诉指挥官“这是目标”,但并不提供任何证据来证明这一判断的准确性。在这种情况下,一次误判的代价可能是一条或多条人命,甚至可能导致更大规模的损失。
零知识证明可以充当“中立仲裁者”,提供模型训练数据的证明,揭示模型使用哪些数据得出结论,这些数据如何组合在一起,以及底层算法的具体情况。此外,它还能够在不泄露任何有关数据或模型的具体信息的前提下完成这些任务。
值得注意的是,我们今天的讨论并非围绕是否应在特定用例中使用大型语言模型(LLMs)。实际上,它们已被所有大型公司、国家及其政府采用。然而,在LLMs开始普及的当下,我们仍然可以做到的是要求模型所有者对其模型负责——也就是说,实施一些正式的LLM合规性措施。
与当前的私人数据处理和收集活动相似,一些针对人工智能的监管立法也将被制定。然而,仅仅立法是不够的;标准应当对每个人都是透明和公平的,并且必须得到遵守。
在人工智能领域,一个可信赖的、具有民主价值观且中立的第三方是否能够强制执行立法合规性?这一领域至少涉及巨额资金,可能会影响未来几年的世界地缘政治格局,实际上并不存在中立的各方——每个人都有自己的利益和算计。
在LLMs中,我们没有数据的保管关系,无法证明决策是如何作出的。但与此同时,我们需要知道数据是如何组合的,并能对其进行质疑。例如,这正是无罪推定所绝对必需的。零知识证明(ZKP)作为事实来源,隐私保护区块链作为协调层,能够解决这个问题,以强制执行人工智能标准的合规性。
我们才刚刚开始。航天技术、农业技术、医疗技术、生物技术、人工智能/机器学习、军事技术、社交网络、零售、机器人、大数据、物联网、媒体和娱乐、教育技术、金融科技、物流、神经技术等领域,都需要保护隐私的区块链和零知识加密技术等。
上述提到的47个用例在今天已经非常明显,但在20年后,ZKP和区块链的使用前景将更加广泛、深入和多样化。其中一些用途今天就可以预测,而另一些则几乎无法想象(除非你具有真正的远见)。
然而,有一点是绝对明确的:随着我们的世界越来越深入地融合离线和在线宇宙,全球可验证性成为一种绝对必需的属性。作为“事实来源”的ZKP和作为协调层的隐私保护区块链,构成了一个非常有前途的组合,能够使世界变得可验证。