OIN:觀點：依賴 AWS 的區塊鏈不會給人工智能帶來透明度_人工智能

作者：Dominic Williams，CoinDesk；編譯：松雪，金色財經

人工智能 (AI) 的快速發展吸引了全世界，許多人都在詢問這項技術突破的下一步是什么。 雖然人工智能已經展示了其改變各個行業的潛力，但它在大規模采用方面面臨著一個主要障礙：缺乏信任和透明度。

通過區塊鏈進行去中心化計算可以緩解當前的信任問題，但有一個問題。

多米尼克·威廉姆斯 (Dominic Williams) 是 DFINITY 基金會的創始人和首席科學家，該基金會是一個非營利性研發組織，也是互聯網計算機的主要貢獻者。

目前，人們對人工智能模型的洞察力有限，也沒有真正的方法來驗證模型所接受訓練的數據來源，模型究竟收集了什么數據，以及這些數據如何告知模型及其準確性。

觀點：FTX崩盤可能導致人們傾向于將資產轉移到個人錢包中:金色財經報道，歐盟議會關于FTX倒閉和對歐盟影響的聽證會正在進行。ESMA風險分析與經濟學主管Steffen Kern表示，我們目前沒有看到金融溢出到更廣泛金融部門的重大風險。相互聯系相對有限，而且該部門總體上仍然相對較小。

DG FISMA副主任Jour-Schroeder則表示，FTX 發生的事情可能導致人們傾向于將資產轉移到個人錢包中，而不是將其存放在交易所，從而引發不同類型的風險。[2022/11/30 21:12:49]

在人工智能程序及其所構建的基礎設施的透明度發生根本性變化之前，由于缺乏信任和整體懷疑，各級用戶在利用這些模型時都不會感到安全。

觀點：Filecoin礦機銷售已進入瘋狂階段 警惕風險:FIL幣價近期持續攀升，今日大幅上漲超40%。Theodore評論稱，伴隨Fil幣價的猛漲，以及各路礦商營銷團隊的瘋狂炒作，Filecoin礦機銷售已進入瘋狂階段，甚至養老錢也被用于購買Fil礦機，目前階段更需警惕風險。[2021/3/27 19:22:38]

人工智能和區塊鏈技術的交叉應用提供了協同效應，將增強這兩種技術并通過它們的集成推動廣泛采用。

目前，由于人工智能需要大量的計算資源和數據集，由于計算能力有限，大多數區塊鏈缺乏必要的基礎設施來支持人工智能模型。計算能力的限制部分是由于大多數區塊鏈并不是完全去中心化的。

觀點：MicroStrategy等機構入場或影響市場公平性:AMBcrypto今日刊文稱，目前有一種觀點認為，像MicroStrategy這樣的機構進入比特幣現貨市場或衍生品交易所會導致激烈的競爭和爭取利潤最大化的競爭。MicroStrategy選擇持有比特幣作為儲備，其他機構可能選擇提供比特幣作為替代投資，并在交易所進行交易。如果機構開始在BitMEX和其他衍生品交易所做空比特幣，它們將在現貨交易所有足夠的資金，以在結算短期合約之前大幅改變訂單簿中的價格。當鯨魚或機構將資金從交易所轉進或轉出時，會對價格產生直接影響，散戶幾乎不可能與機構競爭。鯨魚和機構有相似的動機，因為目標是利潤最大化，而不僅僅是支持或推動比特幣的采用。因此就出現了一個問題，如果機構有足夠的資金來影響價格趨勢，游戲從一開始是否公平。[2020/9/28]

相反，當今世界上許多最受歡迎的區塊鏈都依賴于集中式云基礎設施(即谷歌云和亞馬遜網絡服務)，這阻礙了區塊鏈以人工智能所需的速度支持處理和存儲數據的能力。

觀點：鏈上解決方案無法與集中式匹配引擎競爭 DEX當前不適合專業交易員:去中心化交易所Loopring業務開發主管Matthew Finestone表示，自動做市商（AMM）DeFi協議具有產品市場契合度，適用于正在尋找吸引力的初創企業。但是，當前的去中心化交易所（DEX）迭代存在許多問題，可能會嚴重限制該市場的規模。雖然一些問題可以通過更好的鏈上擴展來解決，但Bitfinex首席技術官Paolo Ardoino稱，鏈上解決方案永遠無法與集中式匹配引擎競爭。在解釋原因時，Ardoino補充說，鏈上解決的問題“僅僅是光速”。當全球各地的節點必須在一個區塊上達成共識時，網絡上的任何改進都無法抵御例如在交易所數據中心中共置交易基礎設施所帶來的性能提升。這些性能限制可能會嚴重阻礙專業交易員，尤其是高頻交易商。Circle前交易主管Dan Matuszewski表示，DEX當前不適合專業交易員。他說：“這是針對小型交易者的。”（Cointelegraph）[2020/8/15]

盡管有關當前將人工智能與區塊鏈進行整合嘗試的負面頭條新聞并不像看上去的那樣。 當前的集成導致人工智能與區塊鏈一起運行，而不是在區塊鏈上運行人工智能的預期目標。

這些“區塊鏈人工智能”項目的核心基礎設施和底層技術主要在中心化服務器上運行，并利用插件將中心化人工智能模型連接到中心化云網絡上運行的區塊鏈。 這違背了利用區塊鏈技術推進人工智能的目的，因為它沒有解決信任和透明度的根本問題。

完全/全部去中心化的區塊鏈，例如互聯網計算機（ICP），我幫助構建的網絡，提供匹配或超過 Web2 云服務器的計算能力，將允許人工智能模型完全在智能合約內運行。 這將使大型語言模型的訓練參數和輸入既開源又防篡改。 為了實現區塊鏈上的人工智能集成，我們需要能夠以與 Web2 云相當的速度處理數據的區塊鏈，而這只能來自完全去中心化。

在區塊鏈上托管人工智能模型本身允許人工智能系統利用固有的去中心化來提高模型各個方面的透明度。 因此，區塊鏈上的人工智能是長期成功的下一個合乎邏輯的步驟，因為區塊鏈將增強人工智能的可信度、責任感和安全性，從而增強用戶之間的信任。

然而，人們對這兩種技術究竟如何協同運作存在誤解，在這些誤解被消除之前，人工智能生態系統的增長將無法充分發揮潛力。

充分發揮人工智能在區塊鏈上的潛力需要一個真正去中心化的網絡。 它必須能夠存儲和處理數據，以便完整的模型可以在智能合約中不受阻礙地運行。 這些像 ICP 這樣的去中心化系統將使人工智能能夠像自治云一樣發揮作用，從而改變人工智能開發的格局。

建立真相和信任

例如，考慮為醫療專業人員設計的人工智能模型。該模型被廣泛使用，但最終會產生不可信的反應。這是因為沒有簡單的方法來驗證模型所基于的訓練數據以及如何使用這些數據。

這種集中式模型僅產生輸出，而無法洞察輸入。 然而，在去中心化的環境中，人工智能大語言模型可以僅根據著名的醫學教科書和信譽良好的醫學研究論文數據庫來構建。

當醫生與AI交互時，隱藏的過程是完全透明的，密碼學證明保證了AI接受過哪些內容的訓練。 因此，生成的響應可以得到驗證，醫生可以信任結果。

這個例子只是證明去中心化對于建立人工智能模型信任至關重要的眾多例子之一。 通過在完全開放和公共的環境中運行，區塊鏈上的人工智能確保了數據處理的透明度，使用戶能夠了解他們的數據是如何被利用的。

此外，鏈上人工智能應用程序都可以訪問并貢獻相同的數據集，從而在區塊鏈內創建一個協作生態系統。 區塊鏈的防篡改和安全特性確保這些數據也不易被惡意濫用。

人工智能和區塊鏈之間的合作為推進這兩種技術并促進更值得信賴和可靠的信息交換提供了絕佳的機會。

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