zkML 시대의 서막, 라그랑주가 GPT-2 완전 추론 검증에 성공하며 신뢰 가능한 AI의 방향성을 제시했다.

AI가 단순히 결과를 내는 것을 넘어, 그 판단 과정 자체를 암호학적으로 증명할 수 있는 기술이 현실로 다가왔다.

라그랑주는 8월 18일, 제로 지식 증명(zero-knowledge proof, zk-proof)을 통해 GPT-2 전체 추론 과정을 증명한 DeepProve-1을 공개했다.

이는 기존의 MLP나 CNN 같은 단순 모델 수준을 넘어, Transformer 기반의 대형 언어 모델(LLM)까지 zkML로 처리 가능한 구조를 처음으로 입증한 사례로 기록된다.

이번 DeepProve-1은 단순 연산을 반복하는 정형화된 구조가 아닌, 잔차 연결과 분기 구조를 포함하는 복잡한 연산 그래프를 다루는 GPT-2 아키텍처를 온전히 지원했다. Softmax, Attention, QKV 연산 등 Transformer의 핵심 연산도 테이블 기반 증명을 통해 처리되었으며, Hugging Face 등 주요 생태계에서 사용하는 GGUF 포맷을 그대로 활용할 수 있도록 설계되어 실용성과 범용성 또한 갖췄다.

이로써 사용자는 추가 전처리 없이 공개된 오픈소스 모델들을 직접 zkML 환경에서 검증할 수 있게 됐다.

또한 DeepProve는 추론을 토큰 단위로 나눠 검증 가능한 구조를 갖춰, 실행 비용과 증명 속도를 현실적으로 줄이는 방향으로 설계되었다.

GPT-2 모델이 갖는 상징성과 기술적 난이도에도 불구하고, 라그랑주는 이를 통해 검증 가능한 AI의 대중화를 위한 첫 실용 사례를 제시했다.

특히 의료, 금융, 국방 등 고신뢰성이 요구되는 산업에서 DeepProve는 즉각적인 응용 가능성을 가진다. 민감한 입력이나 전략 로직을 노출하지 않고도 인공지능의 판단이 기준을 만족했는지 증명할 수 있는 구조는, AI 기반 의사결정 시스템의 공정성 검증에 중대한 역할을 할 수 있기 때문이다.

실제로 자동화된 대출 심사, 의료 진단, 국방 임무 수행과 같은 민감한 환경에서 “AI가 허용된 기준을 벗어나지 않았는지”를 증명하는 것은 규제적 관점에서도 필요한 요소로 부상하고 있다.

라그랑주는 GPT-2를 시작으로 LLAMA 계열, Mistral, Gemma, Falcon 등 다양한 오픈소스 LLM의 zkML 지원을 확대할 계획이다.

아키텍처 유사성이 높은 LLAMA에 대해서는 이미 프로덕션 환경을 염두에 둔 최적화 작업이 진행 중이며, 병렬 처리 기반 증명 속도 개선과 커밋 사이즈 축소를 위한 기술 고도화도 함께 이뤄지고 있다.

단순히 “AI가 정답을 맞혔는가”가 아니라, “그 정답이 어떻게 나왔는지를 설명하고 검증할 수 있는가”로 패러다임이 이동하고 있으며, Lagrange는 그 방향의 실질적 해답을 제시한 셈이다.

DeepProve-1은 zkML의 개념을 연구실 너머로 끌어낸 첫 실용화 사례다.

이는 곧 AI가 더 이상 ‘블랙박스’가 아닌 ‘투명하게 증명 가능한 주체’로 자리매김할 수 있음을 보여주는 이정표로 작용할 것이며, 라그랑주가 이끄는 zkML 시대는 이제 막 첫걸음을 내디뎠다.