Anthropic julkaisee FlashProve:n tekoälymallien tulosten kryptografiseen todentamiseen

Kuva: TechCrunch · Lähde

Anthropic esittelee FlashProven, avoimen lähdekoodin kryptografisen järjestelmän, joka mahdollistaa sen varmistamisen, että tekoälyn vastaukset todella tulevat tietystä mallista, parantaen luottamusta ja turvallisuutta tekoälyn käytössä.

Anthropic on kehittänyt FlashProve-nimisen avoimen lähdekoodin järjestelmän, jolla voidaan kryptografisesti todentaa tekoälymallin tuottaman tuloksen alkuperä. Marraskuussa 2026 julkaistu tutkimus käsittelee merkittävää haasteita tekoälyvuorovaikutuksissa: käyttäjät eivät nykyisin voi olla varmoja, että vastaus todella tulee juuri siitä tekoälymallista, jota palveluntarjoaja väittää käyttävänsä. FlashProve pyrkii ratkaisemaan tämän mahdollistamalla ”todistettavan päättelyn” (provable inference), jossa kryptografiset todisteet osoittavat, että tietty vastaus on peräisin määritellyltä tekoälymallilta.

Ongelma syntyy siitä, että organisaatiot tai haitalliset toimijat voivat vaihtaa mallia toiseen ilman käyttäjän tietoa – esimerkiksi halvempaan malliin siirtyminen tai suorituskyvyn liioittelu. FlashProve on verrattavissa kryptograafisiin sähköpostinallekirjoituksiin, sillä se liittää todisteet tekoälyn tuottamiin vastauksiin, jotka voidaan tarkistaa itsenäisesti ja nopeasti, myös kevyillä laitteilla, joissa on rajallinen laskentateho.

Teknisesti FlashProve hyödyntää nollahavaintoa koskevia lyhyitä tietämysväitteitä (zkSNARKs), kryptografista protokollaa, joka mahdollistaa laskennallisten väitteiden todistamisen paljastamatta arkaluonteisia tietoja, kuten mallin sisäisiä painoja. Järjestelmä edellyttää, että tekoälytutkimuslaboratoriot julkaisevat ”sormenjäljen” tai sitoumuksen mallin painoarvoihin. Nämä sormenjäljet eivät paljasta varsinaisia painoja ja siten suojaavat immateriaalioikeuksia, mutta mahdollistavat todistusten tarkastamisen.

Suorituskyvyn osalta suuri Mixture-of-Experts kielimalli, kuten Llama 4 Maverick (400 miljardin parametrin ja 4-bittisellä kvantisoinnilla varustettu), kykenee tuottamaan todisteen noin 110 tokenin sekuntinopeudella yhdellä Nvidia H100 -näytönohjainyksiköllä. Todisteen koko on noin 19 megatavua 1 024 tokenia kohden. Todennus tyypillisellä moniydinsuorittimella kestää vain muutaman sekunnin eikä vaadi erikoislaitteita. Todisteiden luominen on laskennallisesti raskasta – noin 70–95 kertaa pidempi prosessi kuin pelkkä päättely, mutta todisteiden tarkistus on kevyt.

Käyttökohteina ovat muun muassa tulosten ja analyysien aitouden varmistaminen kehittyneistä tai hyväksytyistä malleista, mikä on tärkeää asiakkaille, jotka tarkastavat tekoälypalveluita, sekä sääntelyviranomaisille, jotka valvovat vaatimustenmukaisuutta. Lisäksi se suojaa palvelimia manipuloinnilta, koska hyökkääjät eivät voi väärentää päteviä todisteita ilman oikeita mallipainoja.

Anthropic on julkaissut FlashProve-koodin, muodolliset varmennustodistukset Lean-proofiavustajalla kirjoitettuna sekä laajan teknisen dokumentaation avoimen Apache 2.0 -lisenssin alaisuudessa, kutsuen yhteisöä jatkokehitykseen. He korostavat, että FlashProve on tutkimusprototyyppi, jota ei ole vielä otettu tuotantokäyttöön, ja jatkavat järjestelmän parantelua.

Mahdollistamalla tekoälytulosten kryptograafisen todentamisen paljastamatta omistustietoja, FlashProve edustaa merkittävää askelta kohti luotettavia tekoälyjärjestelmiä, joita käyttäjät, arvioijat ja viranomaiset voivat luotettavasti tarkastaa ja auditoida.