翻譯：白話區塊鏈

關鍵要點：

• 人工智能（AI）和加密貨幣是匯聚的技術，有潛力改變數字世界。
• AI人工智能可以解決加密貨幣的挑戰，如波動性、安全性、可擴展性和能源消耗。
• 應用案例包括去中心化的AI市場、增強型智能合約、鏈上數據分析、去中心化的GPU共享和RLHFToken模型。
• 關注點包括透明度、道德和數據隱私。
• 未來展望包括zkML和基于區塊鏈的內容驗證。
• 監管將在塑造AI和加密貨幣未來方面發揮關鍵作用。

一、引言

隨著數字革命持續改變我們的世界，我相信有兩種技術因其顛覆性潛力講尤為突出：AI和加密貨幣。AI憑借其模擬人類認知功能并能從數據中學習的能力，最近已經成為技術創新的前沿。其應用領域涵蓋醫療保健到娛樂，廣泛而具有變革性。而加密貨幣則以強大的區塊鏈技術為支撐，承諾了一個去中心化的金融未來，賦予個人權力并簡化流程。AI和加密貨幣的結合呈現出強大的融合，標志著技術共生的新時代的來臨。

1、AI能夠解決加密貨幣領域的問題

雖然加密貨幣已經成為一種革命性的交易和投資手段，但并非沒有挑戰。市場波動性是投資者的一個緊迫關切點。AI在數據分析方面的優勢可以篩選海量的歷史數據，以更高的準確性預測價格波動。

此外，隨著加密貨幣日益被主流采納，安全性變得至關重要。這些數字貨幣的去中心化特性使其容易受到欺詐和黑客攻擊。在這里，機器學習模型可以被訓練來檢測異常的交易模式，加強防范潛在的安全漏洞。

可擴展性和交易速度是加密貨幣世界中的其他重大挑戰。隨著更多人加入區塊鏈網絡，確保快速且無縫的交易變得至關重要。先進的AI算法可以優化網絡流量，確保高效的數據流動和更快的交易時間。

最后，與加密貨幣挖掘相關的能源消耗是一個全球性關切點。AI可以在優化挖掘過程中發揮關鍵作用，減少能源消耗，為更可持續的加密貨幣生態系統鋪平道路。

2、加密貨幣與AI交叉應用案例

1）去中心化AI市場：加密貨幣的優勢
在AI領域，像 Hugging Face 這樣的平臺因其在使預訓練AI模型的獲取民主化方面發揮的作用而受到了相當多的關注。然而，在加密貨幣領域出現的去中心化AI市場引入了一種新穎的民主化和去中心化維度，甚至超越了傳統平臺（如 GitHub）為開源代碼提供的范圍，包括 Web3 代碼和智能合約。
2）Hugging Face 和傳統AI模型倉庫：
作為知名的人工智能模型倉庫，Hugging Face 在使尖端人工智能模型普及化方面發揮了關鍵作用。它提供了一個集中式平臺，用戶可以訪問、分享和調優預訓練模型。這顯著降低了人工智能從業者和開發者的準入門檻，使他們能夠利用最先進的模型來處理各種自然語言處理（NLP）任務。
3）由加密貨幣驅動的去中心化AI市場：
然而，由加密貨幣驅動的去中心化AI市場，比如那些建立在區塊鏈技術之上的市場，將民主化和去中心化提升到了新的水平。具體體現在：
真正的所有權和控制：在像 Hugging Face 這樣的傳統倉庫中，雖然獲取是民主化的，但基礎架構和數據的控制和所有權仍然是集中化的。相比之下，基于加密貨幣的市場往往采用去中心化的區塊鏈網絡，確保控制權分布在網絡參與者之間。用戶可以在治理決策中發表意見，使其成為一個更加民主和社區驅動的生態系統。
激勵機制：加密貨幣市場包括基于Token的激勵機制，獎勵從數據提供者到模型開發者的貢獻者。這激勵了合作和創新，同時確保了利益的公平分配。相比之下，傳統平臺可能缺乏這些直接的財務激勵，使得加密版本對參與者更具吸引力。
數據隱私和安全性：區塊鏈技術通過零知識證明等技術確保了高度的透明度，同時保持數據隱私。這解決了對于人工智能應用而言的數據暴露問題，這是一個至關重要的考慮因素。傳統平臺可能無法提供相同級別的隱私保障。
互操作性：基于加密貨幣的市場往往建立在區塊鏈標準之上，并考慮到了互操作性。這意味著人工智能模型和服務可以與各種基于區塊鏈的應用程序、智能合約和去中心化應用（dApps）無縫集成，促進了一個更加互聯和多功能的生態系統。
總之，雖然像 Hugging Face 這樣的平臺在使人工智能模型獲取民主化方面取得了重大進展，但基于加密貨幣的去中心化AI市場通過融合區塊鏈的去中心化、真正所有權和基于Token的激勵原則，進一步完善了這些基礎。這種加強的民主化和去中心化水平有望通過促進合作、創新和更公平地分配利益來重塑AI領域。
5）AI增強智能合約：
傳統智能合約預先編碼了特定條件。通過整合人工智能，這些合約可以變得自適應，動態響應外部數據和條件，從而產生更高效和多功能的去中心化應用。
實際例子：
想象一個建立在區塊鏈技術上的去中心化保險平臺，為農民提供與天氣相關的保險政策。傳統的保險合約依賴預定義的條件和手動理賠處理，這可能很慢且容易引發糾紛。在這種情況下，AI增強的智能合約就發揮作用，顛覆了保險行業。
天氣數據和AI分析：
AI設計成可以與外部數據源交互，比如天氣API，以獲取被保區域的實時天氣數據。一個集成到智能合約中的AI模型不斷分析天氣數據。該AI模型經過訓練，可以識別可能影響保險作物的逆境天氣條件，比如干旱或洪水。
動態保費調整：
傳統上，保險費是固定的，并且理賠在事件發生后處理。在這個AI增強的智能合約中，保費根據AI對天氣條件的實時評估進行動態調整。如果AI檢測到可能危及作物的逆境天氣風險較高，受影響的保單的保費會自動上調，以反映增加的風險。相反，當AI預測有利的天氣條件時，保費可能會降低，激勵更多農民購買保險。
自動賠付：
如果AI模型檢測到符合預定標準的逆境天氣條件（例如持續干旱），它會觸發對受影響保單持有人的自動賠付。AI監督著賠付迅速完成，減少了手動理賠處理以及相關延遲的需求。
6）鏈上數據分析：利用機器學習
區塊鏈以其龐大的交易數據庫，為數據科學家和機器學習愛好者提供了一個寶庫。像CertiK和TokenMetrics這樣的公司利用機器學習工具的力量，從這些數據中得出寶貴的見解，從而增強安全性，優化投資策略，并提高整體區塊鏈效率。
7）去中心化GPU共享：賦能人工智能并賺取加密貨幣
去中心化GPU共享是一個新穎的概念，它對人工智能和機器學習社區內計算資源利用方式帶來了根本性轉變。就像Filecoin通過激勵用戶分享未使用的存儲空間來顛覆數據存儲一樣，去中心化GPU共享也基于類似的原則運作。
8）單位經濟學：
去中心化GPU共享網絡中的單位經濟學圍繞著加密貨幣獎勵展開。當您將您的GPU借給網絡時，您會以Token形式獲得補償。
您獲得的Token數量取決于多個因素，包括您的GPU的計算能力、您的貢獻持續時間以及網絡內對GPU資源的需求。
去中心化GPU共享平臺通常具有透明且預定義的獎勵結構，確保參與者的公平性和可預測性。
總的來說，去中心化GPU共享不僅賦予個人和組織獲取用于AI任務的強大計算資源的能力，還使GPU所有者能夠有效地變現其硬件。這是一個促進合作、成本效率和在機器學習生態系統內的可訪問性的雙贏模式。
9）RLHFToken模型：以土耳其機械工人類比，連接AI和激勵機制
基于人類反饋（RLHF）的Token模型和AI的強化學習提供了一個迷人交集。在某些傳統金融領域難以實現的專業領域中，這個概念可能具有特殊的影響力。

以下是一個連貫的解釋：
在RLHFToken模型中，主要思想圍繞著使用Token獎勵來激勵人類用戶為AI系統提供有價值的反饋和訓練。想象一下，一個AI系統需要針對特定任務進行訓練，比如社交媒體平臺上的內容審核。
傳統上，訓練AI模型通常涉及雇傭人類訓練者來標記數據或微調算法，這個過程可能耗費大量資源。然而，RLHFToken模型提出了更創新的方法。它們激勵用戶積極參與AI系統并提供反饋，通過為他們的貢獻獎勵Token。

二、整合AI和加密貨幣的挑戰

雖然人工智能和加密貨幣的整合具有巨大的潛力，但也帶來了一系列挑戰。AI模型，特別是深度學習模型，由于其不透明性經常被稱為“黑盒子”。將這種不透明性與區塊鏈的透明性結合起來可能引發對問責和信任的擔憂。解決這些問題對于建立在這些技術交匯點上的安全可信環境至關重要。
另一個挑戰在于數據隱私。在某些人工智能應用中，平衡區塊鏈的透明性和對數據保密性的需求可能有些棘手。確保遵守像GDPR這樣的法規，同時保持區塊鏈的去中心化精神，帶來了獨特的挑戰，需要創新的解決方案。

三、未來展望

隨著人工智能和加密貨幣技術的不斷成熟，它們的融合將帶來前所未有的應用。
zkML（零知識機器學習）：zkML的基本能力之一是能夠以加密方式證明特定的機器學習模型產生了結果，而不泄露模型的細節，為安全和透明的數據處理提供了新的可能性。在商業領域，zkML為創新應用打開了大門，包括：
金融服務：金融機構可以使用zkML來驗證信用評分模型和貸款資格決策的完整性，而不暴露敏感客戶數據，提高了貸款流程的信任和準確性。
醫療保健：醫院和研究機構可以使用zkML來評估醫學診斷模型的有效性，同時保護患者數據的機密性，確保數據隱私和醫療準確性。
法律與合規：zkML可以通過使公司能夠驗證其基于人工智能的合規模型是否符合行業法規，而不暴露專有算法，有助于合規性。
智能合約：在基于區塊鏈的應用中，zkML可以確保智能合約準確執行機器學習模型，為去中心化金融服務、保險等領域提供信任和透明度。
AI生成內容的真實性：通過區塊鏈技術驗證AI生成內容的真實性有望重塑內容創作和分發方式。這種創新解決了數字時代的一個緊迫問題，在這個時代，AI能夠逼真地模仿人類生成的內容，引發了對于錯誤信息、知識產權和數字媒體信任的擔憂。通過將內容真實性錨定在區塊鏈上——一個防篡改和透明的賬本——消費者、創作者和機構可以方便地確定數字內容的來源和完整性。這不僅有助于檢測和緩解惡意深度偽造和欺詐內容，還保護了創作者的知識產權，并賦予消費者可信賴的信息來源。
隱私和安全保障：今天企業面臨的一個迫切挑戰是在與像OpenAI這樣的人工智能平臺共享其專有數據時所帶來的不確定性。關于數據隱私的問題涉及到數據是否被用于訓練，誰可以訪問這些數據，以及在計算過程中數據是否始終保持安全。雖然存在非區塊鏈解決方案，如本地模型、Azure等云服務以及法律協議，但區塊鏈在提供透明和防篡改的數據交互記錄方面具有明顯優勢。它可以讓企業驗證其數據在計算過程中始終保持不可讀性，為數據隱私和安全提供更高水平的信心。這種保證對于處理敏感信息的行業，如醫療保健或金融領域至關重要。
總之，區塊鏈創建不可變賬本的能力可以幫助企業掌控其數據，并確保在與人工智能系統互動過程中始終保持數據的私密性和安全性，為企業帶來安全感并符合數據保護法規。

本文鏈接：http://www.zhucexiangganggs.com/kp/du/11/4843.html

來源：https://www.veradiverdict.com/p/ai-x-crypto