人工智能:观点：依赖 AWS 的区块链不会给人工智能带来透明度_学人工智能后悔死了

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时间：1900/1/1 0:00:00

作者：Dominic Williams，CoinDesk；编译：松雪，金色财经

人工智能 (AI) 的快速发展吸引了全世界，许多人都在询问这项技术突破的下一步是什么。虽然人工智能已经展示了其改变各个行业的潜力，但它在大规模采用方面面临着一个主要障碍：缺乏信任和透明度。

通过区块链进行去中心化计算可以缓解当前的信任问题，但有一个问题。

多米尼克·威廉姆斯 (Dominic Williams) 是 DFINITY 基金会的创始人和首席科学家，该基金会是一个非营利性研发组织，也是互联网计算机的主要贡献者。

目前，人们对人工智能模型的洞察力有限，也没有真正的方法来验证模型所接受训练的数据来源，模型究竟收集了什么数据，以及这些数据如何告知模型及其准确性。

观点：美国总统候选人Kennedy的计划有助于将比特币作为一种新的货币形式合法化:金色财经报道，比特币杂志总经理Christian Keroles表示，比特币在美国的税收法规一直是其作为支付货币被采用的障碍，Kennedy的计划有助于将比特币作为一种新的货币形式合法化。

此前消息，美国总统候选人Robert F.Kennedy计划包括减税并开始用比特币等资产支持美国债务。Kennedy表示，“我的计划是从非常非常小的规模开始，也许发行的国债的1%将由硬通货、黄金、白银或比特币支持。”[2023/7/21 15:50:26]

在人工智能程序及其所构建的基础设施的透明度发生根本性变化之前，由于缺乏信任和整体怀疑，各级用户在利用这些模型时都不会感到安全。

观点：美国SEC有可能在11月之前批准比特币期货ETF:彭博社高级ETF策略师Eric Balchunas发推称，最近VanEck和ProShares撤回ETF申请是一个好迹象，增加比特币期货ETF在10月底推出的可能性，这意味着比特币期货ETF可能很快就会获得批准。Balchunas表示，一旦一只比特币期货ETF获得美国SEC批准，该ETF将在大约75天后推出。他引用比特币智能ETF分析师James Seyffart发布的新报告，称最有可能推出的ETF是ProShares提交申请的ETF。（U.Today）[2021/8/25 22:35:11]

人工智能和区块链技术的交叉应用提供了协同效应，将增强这两种技术并通过它们的集成推动广泛采用。

观点：印度数字资产监管“灰色地带”阻碍银行和机构投资者进入加密领域:据消息，Ripple公司两名高管认为，印度数字资产监管的“灰色地带”正在阻止银行和机构投资者进入加密货币领域，扼杀整个行业。Ripple公司东南亚、中东和北非地区董事总经理Navin Gupta和亚太和中东监管关系负责人Sagar Sarbhai介绍了他们所认为的加密技术在印度的发展道路，因为有传言称一旦议会重新召开，政府可能会推动彻底的加密禁令。Sagar Sarbhai表示，与其说“区块链好，加密不好”，(监管机构应该)更应全面地看待这一图景，理解数字资产和加密货币的积极用途。监管机构应该利用这一点鼓励更多的金融包容性，降低商业壁垒，推动更多的数字支付。Navin Gupta则表示缺乏透明度是资本市场的一大障碍。资本市场认为，投资印度的区块链初创企业可以赚到钱，但对迈出第一步犹豫不决。他说：“我们需要向外国投资者发出明确信号。所以，如果有投资者来到印度，期待着没有禁止交易加密货币或数字资产的法律，那么我们就应该给这些投资者一个明确的指引，告诉他们是否可以这样做。”[2020/7/5]

目前，由于人工智能需要大量的计算资源和数据集，由于计算能力有限，大多数区块链缺乏必要的基础设施来支持人工智能模型。计算能力的限制部分是由于大多数区块链并不是完全去中心化的。

观点：2.3万亿美元投资者现金储备可能会引发新一轮比特币涨势:随着投资者评估美国各州采取的临时重开措施，比特币将迎来新一轮价格上涨。目前，投资者持有价值2.3万亿美元的现金和现金证券，以重新进入市场，他们可能从持有的现金中提取一部分，将其投资于风险市场。比特币也可能受益，因为它在减半后的长期看涨情景。分析还显示，比特币与美国股市的相关性不断增强，可能导致其现货价格进一步走高。（Bitcoinist）[2020/5/6]

相反，当今世界上许多最受欢迎的区块链都依赖于集中式云基础设施(即谷歌云和亚马逊网络服务)，这阻碍了区块链以人工智能所需的速度支持处理和存储数据的能力。

尽管有关当前将人工智能与区块链进行整合尝试的负面头条新闻并不像看上去的那样。当前的集成导致人工智能与区块链一起运行，而不是在区块链上运行人工智能的预期目标。

这些“区块链人工智能”项目的核心基础设施和底层技术主要在中心化服务器上运行，并利用插件将中心化人工智能模型连接到中心化云网络上运行的区块链。这违背了利用区块链技术推进人工智能的目的，因为它没有解决信任和透明度的根本问题。

完全/全部去中心化的区块链，例如互联网计算机（ICP），我帮助构建的网络，提供匹配或超过 Web2 云服务器的计算能力，将允许人工智能模型完全在智能合约内运行。这将使大型语言模型的训练参数和输入既开源又防篡改。为了实现区块链上的人工智能集成，我们需要能够以与 Web2 云相当的速度处理数据的区块链，而这只能来自完全去中心化。

在区块链上托管人工智能模型本身允许人工智能系统利用固有的去中心化来提高模型各个方面的透明度。因此，区块链上的人工智能是长期成功的下一个合乎逻辑的步骤，因为区块链将增强人工智能的可信度、责任感和安全性，从而增强用户之间的信任。

然而，人们对这两种技术究竟如何协同运作存在误解，在这些误解被消除之前，人工智能生态系统的增长将无法充分发挥潜力。

充分发挥人工智能在区块链上的潜力需要一个真正去中心化的网络。它必须能够存储和处理数据，以便完整的模型可以在智能合约中不受阻碍地运行。这些像 ICP 这样的去中心化系统将使人工智能能够像自治云一样发挥作用，从而改变人工智能开发的格局。

建立真相和信任

例如，考虑为医疗专业人员设计的人工智能模型。该模型被广泛使用，但最终会产生不可信的反应。这是因为没有简单的方法来验证模型所基于的训练数据以及如何使用这些数据。

这种集中式模型仅产生输出，而无法洞察输入。然而，在去中心化的环境中，人工智能大语言模型可以仅根据著名的医学教科书和信誉良好的医学研究论文数据库来构建。

当医生与AI交互时，隐藏的过程是完全透明的，密码学证明保证了AI接受过哪些内容的训练。因此，生成的响应可以得到验证，医生可以信任结果。

这个例子只是证明去中心化对于建立人工智能模型信任至关重要的众多例子之一。通过在完全开放和公共的环境中运行，区块链上的人工智能确保了数据处理的透明度，使用户能够了解他们的数据是如何被利用的。

此外，链上人工智能应用程序都可以访问并贡献相同的数据集，从而在区块链内创建一个协作生态系统。区块链的防篡改和安全特性确保这些数据也不易被恶意滥用。

人工智能和区块链之间的合作为推进这两种技术并促进更值得信赖和可靠的信息交换提供了绝佳的机会。

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