原文标题：《为什么AI需要加密的价值？》

翻译：Arjun Chand

 

科技行业梦寐以求的人工智能革命一直以来都是一把双刃剑。人工智能可以解决人类面临的最大挑战，但也可能凝聚成一股危险的力量。正因如此，加密行业和区块链才有了它们的用武之地——那些让加密行业备受瞩目的特点也将使人工智能获得更好的发展，并帮助人工智能构建一个更公平、更安全、更开放的未来。接下来，让我们一起来看看为什么人工智能需要加密行业的魔力吧！

 

构建一个兼容性强且开源的人工智能系统

 

人工智能与加密行业的共同点 图片来源: The promise and challenges of crypto + AI applications

 

目前，少数几家大型科技公司控制着大部分计算能力，并在其人工智能研究周围筑起护城河。这就形成了一个「人工智能黑手党」，它对创新和竞争的扼杀超乎你的想象，人工智能研究成了「围墙内的花园」。然而，去中心化就是「技术垄断」的转折点。

 

在去中心化的人工智能范式中，人们无需许可就能获取计算机算力和人工智能的研究成果。这样一来，人工智能成为了所有人的工具，从而打破了「人工智能黑手党」设置的壁垒，实现了知识、工具和资源获取的民主化。

 

资源共享意味着更多的人可以参与挑战人工智能最艰巨的部分。建设者越多样化，算法的偏差就越小，这对每个人来说都是好事。然而，开源开发一直难以盈利。如果人们无法从中获利，又该以什么来激励他们去创造伟大的事物呢？因此，公司往往封闭源代码以求盈利。

 

「拥有激励机制的分布式人工智能」能够很好地解决上述问题。加密行业特有的激励机制为开源人工智能提供了新的盈利模式。它为人工智能的发展开辟了一个开放的市场，并以通证来核验访问权限或作为奖励。这样充满活力的去中心化的人工智能网络通过激励机制吸引了顶尖的人才，从而创造出一个可持续的价值链，而这种价值链在封闭源代码的中心化模式中是不存在的。

 

保护用户数据隐私

 

我们生活在一个对数据「饥渴」的世界。每个人都想通过你的数据了解你的喜好，然后利用这些数据向你推销东西。人工智能也不例外。人工智能系统需要大量数据才能良好运行。大型人工智能公司通常会存储整个对话历史记录，以训练其模型并改进服务，但这也带来了巨大的隐私问题。

 

想象一下，你所有的个人信息，例如购物习惯、浏览历史，甚至健康记录都被投喂给人工智能模型，你如何确保相关企业不会滥用或出售这些信息呢？要真正赢得用户的信任，就需要采用隐私保护技术。人工智能可以基于零知识证明（ZKPs）来实现透明度和可验证性，进而建立信任。

 

加密领域的人工智能项目还采用了其他一些保护隐私的技术。例如，Venice.ai只在用户的浏览器中存储对话历史记录，并确保对用户请求进行加密。GPU提供商会处理这些请求，但没有服务器会看到整个对话历史或知道用户的身份。

 

通过整合这些加密领域的价值和方法，我们可以创建尊重用户隐私和数据所有权的人工智能系统。

 

我们如何在不使用用户数据的情况下，训练人工智能模型并维护隐私？如果没有足够的数据，人工智能就无法很好地理解现实世界的情况，从而导致「人工智能幻觉」，即人工智能产生错误的输出。

 

这就是合成数据的用武之地。合成数据是利用算法模仿真实数据人为生成的。它具有保护隐私的特性，因为它不会暴露个人信息。大多主流的人工智能公司都在使用合成数据，这也是一个新兴的研究领域。

 

加密领域特有的激励机制可以通过众包的方式激励创建用于训练人工智能模型的合成数据集，用户则可以通过贡献经过验证的数据点来获得激励通证，从而解决训练数据不足的问题。例如，合成人工智能（Synthetic AI）等项目提供了创建合成数据的工具，用户可贡献合成数据并获得激励。这样一来就确保了这些数据集的质量，并大大加快了生成用于训练人工智能模型的数据的速度，同时也维护了用户数据隐私。

 

结束语

 

人工智能的未来尚不确定，但可以肯定的是：它需要建立在信任和透明的开源基础之上。加密行业以去中心化、无需许可和隐私保护为重点，弥补了人工智能开源发展中缺失但缺必需的部分，是时候使用它们，书写人工智能故事的下一个篇章了。