[论文解读] BC4LLM: Trusted Artificial Intelligence When Blockchain Meets Large Language Models

Haoxiang Luo, Jian Luo+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 10, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 7

一句话总结

本文提出BC4LLM，一种集成区块链的框架，通过确保训练数据的可靠性、安全的分布式训练以及可追溯的AI生成内容，增强大语言模型（LLMs）的信任度。通过利用区块链的不可篡改性和密码学安全性，BC4LLM实现了可验证、隐私保护且互操作的AI系统，在动态频谱共享和语义通信等前沿通信网络中具有应用潜力。

ABSTRACT

In recent years, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are reshaping society's production methods and productivity, and also changing the paradigm of scientific research. Among them, the AI language model represented by ChatGPT has made great progress. Such large language models (LLMs) serve people in the form of AI-generated content (AIGC) and are widely used in consulting, healthcare, and education. However, it is difficult to guarantee the authenticity and reliability of AIGC learning data. In addition, there are also hidden dangers of privacy disclosure in distributed AI training. Moreover, the content generated by LLMs is difficult to identify and trace, and it is difficult to cross-platform mutual recognition. The above information security issues in the coming era of AI powered by LLMs will be infinitely amplified and affect everyone's life. Therefore, we consider empowering LLMs using blockchain technology with superior security features to propose a vision for trusted AI. This paper mainly introduces the motivation and technical route of blockchain for LLM (BC4LLM), including reliable learning corpus, secure training process, and identifiable generated content. Meanwhile, this paper also reviews the potential applications and future challenges, especially in the frontier communication networks field, including network resource allocation, dynamic spectrum sharing, and semantic communication. Based on the above work combined and the prospect of blockchain and LLMs, it is expected to help the early realization of trusted AI and provide guidance for the academic community.

研究动机与目标

• 解决由于训练数据不可靠和AI生成内容不可追溯而导致的LLM信任缺失问题。
• 通过密码学和去中心化机制，缓解分布式AI训练中的隐私风险。
• 利用区块链实现LLM输出在跨平台环境下的可识别性和可审计性。
• 为高风险领域中的AI系统建立安全、透明且可问责的基础设施。
• 探索区块链与LLMs在新兴通信网络中的集成，包括语义通信和动态频谱共享。

提出的方法

• 利用区块链对LLM训练数据进行时间戳记录并加密绑定，确保数据来源可追溯和完整性。
• 采用零知识证明和安全多方计算技术，在分布式训练过程中保护模型权重和训练数据。
• 实施去中心化的身份与访问管理系统，控制数据共享，防止隐私泄露。
• 通过区块链哈希引入内容指纹机制，实现AI生成内容的可追溯性。
• 设计许可型区块链层，在LLM工作流中平衡可扩展性与安全性。
• 将BC4LLM框架应用于网络资源分配和动态频谱共享，验证其在通信系统中的适应性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用区块链确保大语言模型训练数据的真实性与可靠性？
• RQ2 哪些机制可在保护数据隐私的同时保障分布式LLM训练的安全性？
• RQ3 如何在不同平台上唯一识别并追踪LLM生成的AI内容？
• RQ4 将区块链集成到LLM推理与训练流水线中，其性能与可扩展性权衡如何？
• RQ5 BC4LLM如何应用于推进语义通信和动态频谱共享等前沿通信网络？

主要发现

• 区块链集成实现了LLM训练数据的端到端可验证性，显著降低了数据投毒和操纵的风险。
• 零知识证明等密码学技术可实现安全的模型更新，而无需暴露原始训练数据。
• 通过区块链哈希实现的可追溯内容指纹，支持跨平台对AI生成输出的验证。
• 该框架支持跨LLM系统的互操作性，促进受监管领域中的可审计性与合规性。
• 在资源分配中的初步应用表明，BC4LLM在动态频谱共享场景中提升了信任度与协同效率。
• BC4LLM架构在现实通信网络中具有可行性，尤其在语义通信和边缘AI工作负载中表现突出。