opp/ai: Optimistic Privacy-Preserving AI on Blockchain

人工智能（AI）和区块链技术的融合正在重塑数字世界，为区块链平台上提供分散的、安全的和高效的AI服务。尽管有这个前景，但AI对区块链的高计算需求引发了重大的隐私和效率问题。为了解决这些问题，引入了乐观隐私保护AI（opp/ai）框架，它在隐私保护和计算效率之间取得了平衡。该框架将隐私保护的零知识机器学习（zkML）与效率优化的乐观机器学习（opML）相结合，创建了一个专为区块链AI服务量身定制的混合模型。本研究介绍了opp/ai框架，深入探讨了zkML的隐私特性，并评估了该框架在不同场景下的性能和适应性。

如何在区块链平台上提供安全高效的人工智能服务，同时解决隐私和计算效率问题？

采用Zero-Knowledge Machine Learning（zkML）和Optimistic Machine Learning（opML）相结合的方式，提出了一种新的opp/ai框架，既保护隐私，又提高计算效率。

论文详细介绍了zkML的隐私保护特性，提出了opp/ai框架，并在不同场景下进行了性能和适应性评估。

在相关研究中，有一些关于区块链和人工智能相结合的研究，如《A Survey on Blockchain and AI》和《Blockchain for AI: Review and Open Research Challenges》。