Anthropic เปิดตัว FlashProve เพื่อสร้างหลักฐานการอนุมาน AI ด้วยวิธีเข้ารหัส

Anthropic เปิดตัว FlashProve เมื่อวันที่ 2 พฤศจิกายน 2026 ในฐานะต้นแบบงานวิจัยแบบโอเพนซอร์สที่ใช้หลักฐานทางคริปโทกราฟีเพื่อยืนยันว่าคำตอบจากโมเดลภาษามาจากชุดค่าน้ำหนักที่กำหนดไว้ โดยไม่เปิดเผยค่าน้ำหนักเหล่านั้น บริษัทระบุว่าสามารถสร้างหลักฐานได้ 110 โทเคนต่อวินาทีสำหรับ Llama 4 Maverick ของ Meta

งานวิจัยนี้มุ่งแก้ช่องว่างในการตรวจสอบ AI ที่ให้บริการผ่านโฮสต์ คำตอบที่มีคุณภาพสูงไม่ได้ยืนยันว่าโมเดลใดเป็นผู้สร้างคำตอบนั้น เพราะบริการกำหนดเส้นทางคำขออาจเปลี่ยนไปใช้ระบบอื่น ผู้ประเมินอาจได้รับโมเดลที่ต่างจากโมเดลที่ตั้งใจใช้ทดสอบ หรือผู้โจมตีอาจแก้ไขลำดับโทเคนได้ ผู้ใช้ไม่สามารถตรวจสอบด้วยการรันโมเดลซ้ำได้ในทางปฏิบัติ เมื่อค่าน้ำหนักถูกเก็บเป็นความลับและต้องใช้ฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูง

ผูกคำตอบเข้ากับค่าน้ำหนักที่ซ่อนอยู่

FlashProve ใช้ zkSNARK หรืออาร์กิวเมนต์ความรู้แบบกระชับที่ไม่เปิดเผยความรู้เป็นศูนย์ โดยออกแบบให้ทำงานด้วยซอฟต์แวร์เพียงอย่างเดียว ไม่ต้องพึ่งฮาร์ดแวร์ที่เชื่อถือได้ ในขั้นตอนออฟไลน์ ผู้ให้บริการเผยแพร่ค่าผูกมัดขนาดสั้นที่ระบุชุดค่าน้ำหนักชุดหนึ่งอย่างเจาะจง โดยเก็บค่าน้ำหนักไว้เป็นความลับ สำหรับคู่พรอมป์ต์และคำตอบที่สร้างเสร็จแล้ว ระบบจะสร้างหลักฐานว่าโทเคนผลลัพธ์เป็นผลลัพธ์จากโมเดลที่ระบุไว้ในค่าผูกมัด ทุกคนที่มีค่าผูกมัด พรอมป์ต์ และคำตอบ สามารถตรวจสอบหลักฐานได้โดยไม่ต้องเข้าถึงค่าน้ำหนัก

คุณสมบัติที่มุ่งให้ได้ประกอบด้วยความครบถ้วน ความถูกต้อง การไม่เปิดเผยความรู้เป็นศูนย์ และความกระชับ หลักฐานที่ถูกต้องควรได้รับการยอมรับ ขณะที่การรับรองข้อความเท็จควรทำได้ก็ต่อเมื่อสามารถทำลายสมมติฐานทางคริปโทกราฟีที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง การตรวจสอบหลักฐานไม่ควรเปิดเผยทั้งค่าน้ำหนักและค่าระหว่างการคำนวณ การออกแบบนี้ยังปกปิดว่าแต่ละโทเคนผ่านเครือข่ายย่อยใดในสถาปัตยกรรมแบบผสมผู้เชี่ยวชาญ แม้สถาปัตยกรรมของโมเดลจะยังมองเห็นได้

การพัฒนานี้ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างแบบผสมผู้เชี่ยวชาญของ Maverick ภาระงานของผู้สร้างหลักฐานแปรผันตามพารามิเตอร์ประมาณ 17 พันล้านตัวที่ทำงานอยู่ต่อโทเคน แทนที่จะต้องประมวลผลพารามิเตอร์ทั้งหมด 400 พันล้านตัว โดยยังคงปกปิดตัวเลือกผู้เชี่ยวชาญไว้ ระบบสตรีมค่าน้ำหนักที่แบ่งเป็นส่วน ๆ จากหน่วยความจำโฮสต์ ทำให้ผู้สร้างหลักฐานทำงานได้บน GPU ขนาด 80 GB หนึ่งตัว พร้อมหน่วยความจำโฮสต์อีกราว 290 GB

Anthropic ระบุว่าการใช้งานที่เป็นไปได้ ได้แก่ การตรวจสอบความถูกต้องให้ลูกค้า การประเมินโดยหน่วยงานอิสระ เครื่องมือด้านกฎระเบียบ และการบังคับใช้ข้อกำหนดให้ใช้โมเดลที่ได้รับอนุมัติ ใบรับรอง การอนุมาน อาจยืนยันได้ว่าคำขอได้รับการประมวลผลโดยโมเดลที่กล่าวอ้าง แต่ไม่อาจยืนยันได้ว่าฮาร์ดแวร์เดียวกันไม่ได้ถูกใช้ฝึกโมเดลอื่นไปพร้อมกัน ข้อแตกต่างนี้จำกัดสิ่งที่ใบรับรองดังกล่าวจะพิสูจน์ได้เกี่ยวกับข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎที่อิงกับวิธีใช้ทรัพยากรประมวลผล

ประสิทธิภาพการสร้างหลักฐานและภาระเพิ่มเติมในการอนุมาน

การประเมินของ Anthropic ใช้โมเดลเวอร์ชันแปลงเป็น 4 บิตที่เปิดให้ใช้งานสาธารณะ เซิร์ฟเวอร์ที่มี H100 หนึ่งตัวและคอร์ CPU 24 คอร์ใช้เวลาประมาณ 223 วินาทีในการสร้างหลักฐานสำหรับคำขอหนึ่งชุดจำนวน 24 รายการ โดยสร้างหลักฐานขนาด 18.78 MB ต่อคำขอ ขั้นตอนสร้างค่าผูกมัดแบบออฟไลน์ใช้เวลาประมาณ 39 นาที

ในส่วนการตรวจสอบ ไคลเอ็นต์ดาวน์โหลดค่าผูกมัดขนาดประมาณ 6.5 MB และตรวจสอบหลักฐานบน CPU โดยไม่ใช้ GPU Anthropic วัดเวลาตรวจสอบได้ 17 วินาทีเมื่อใช้ 24 เธรด และ 21 วินาทีเมื่อใช้หนึ่งเธรด ซึ่งรวมการตรวจสอบในขั้นตอนออฟไลน์ด้วย

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างกระบวนการตรวจสอบที่ใช้ CPU เพียงอย่างเดียวกับการสร้างหลักฐานที่ใช้ทรัพยากรมากกว่ามาก ในการเปรียบเทียบของ Anthropic กับการอนุมาน FP8 บน H100 จำนวนแปดตัวที่ใช้ vLLM การสร้างหลักฐานต้องใช้เวลาประมวลผลต่อ GPU มากกว่าประมาณ 72 เท่าสำหรับคำขอชุดเดียวกัน และมากกว่าประมาณ 94 เท่าเมื่อเทียบกับภาระงานสูงสุดของ vLLM ที่ทดสอบ ดังนั้นอัตราการประมวลผลนี้จึงแลกมาด้วยต้นทุนที่สูงมากเมื่อเทียบกับการให้บริการโมเดลโดยไม่มีหลักฐาน

การตรวจสอบความถูกต้องอย่างเป็นทางการและข้อจำกัดในการใช้งานจริง

คลังเก็บซอร์สโค้ดของ FlashProve ประกอบด้วยเครื่องมือสร้างหลักฐาน ตัวตรวจสอบ C++ ที่ทำงานเร็วกว่า ตัวตรวจสอบ Lean ที่ทำงานช้ากว่า หลักฐาน Lean สำหรับข้อความทางคณิตศาสตร์ระดับบนสุด และเครื่องมือแสดงทฤษฎีบทแบบโต้ตอบ ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 โครงการระบุว่าเวอร์ชัน 0.16.0 เป็นผลงานวิจัยที่ไม่มีผู้ดูแลและไม่เปิดรับการมีส่วนร่วม

งาน Lean ครอบคลุมความครบถ้วน ความถูกต้อง และการไม่เปิดเผยความรู้เป็นศูนย์ในแบบจำลอง random oracle อย่างไรก็ตาม ข้อความที่พิสูจน์อย่างเป็นทางการยังต้องผ่านการตรวจทานด้วยตนเอง เพื่อยืนยันว่าแสดงหลักประกันตามที่ตั้งใจไว้ ตัวตรวจสอบ Lean เชื่อมโยงกับทฤษฎีบทความถูกต้องอย่างเป็นทางการ แต่ตัวตรวจสอบ C++ ซึ่งตั้งใจให้ใช้เป็นประจำไม่มีหลักประกันอย่างเป็นทางการ และผ่านการทดสอบเพียงเพื่อยืนยันว่าให้ผลสอดคล้องกับตัวตรวจสอบ Lean

เอกสารข้อจำกัดที่ทราบของโครงการระบุว่า ระบบ AI ที่อยู่ภายใต้การกำกับของมนุษย์เป็นผู้เขียนซอฟต์แวร์ หลักฐาน Lean และเอกสารเกือบทั้งหมด รวมทั้งเป็นผู้ทดสอบตามที่รายงาน ไม่มีการตรวจสอบความปลอดภัยโดยหน่วยงานอิสระ และการทดสอบการปกปิดค่าน้ำหนักกับหลักฐานที่เป็นปฏิปักษ์ยังมีจำกัด

หลักฐานนี้ครอบคลุมค่าน้ำหนักเวอร์ชันจำนวนเต็มที่ตรงกันทุกประการภายใต้การถอดรหัสแบบเลือกโทเคนที่มีความน่าจะเป็นสูงสุด การอนุมานแบบเลขทศนิยมหรือการถอดรหัสแบบสุ่มตัวอย่างอาจให้ผลต่างจากการคำนวณที่พิสูจน์ไว้ และการทดสอบข้อผิดพลาดแบบทั่วไปไม่ได้ครอบคลุมพรอมป์ต์ที่ออกแบบมาเพื่อโจมตีโดยเฉพาะ บริบทจำกัดไว้ที่ 1,024 โทเคน ขณะที่การโจมตีผ่านเวลาและช่องทางข้างเคียงประเภทอื่นอยู่นอกขอบเขตหลักประกัน การสร้างหลักฐานย้อนหลังยังทำให้ต้องคำนวณซ้ำ ได้รับการรับรองล่าช้า และเกิดความไม่กำหนดแน่นอน เมื่อเทียบกับการสร้างหลักฐานไปพร้อมกับการอนุมาน

หากต้องการให้การอนุมานที่พิสูจน์ยืนยันได้กลายเป็นการตรวจสอบตามปกติสำหรับทราฟฟิกที่ให้บริการ งานที่ยังเหลืออยู่มุ่งเน้นไปที่ช่องว่างซึ่งการเปิดตัวครั้งนี้เผยให้เห็น ได้แก่ การลดต้นทุนในการสร้างบทพิสูจน์ การรองรับวิธีถอดรหัสที่มีข้อจำกัดน้อยลงและบริบทที่ยาวขึ้น ตลอดจนการเชื่อมโยงการทำงานแบบรวดเร็วเข้ากับโพรโทคอลอย่างเป็นทางการให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น