从加密货币到 AI：为什么区块链在人工智能的未来中扮演重要角色

区块链是过去二十年来最具影响力的技术之一，现在支持着 2.1 万亿美元的加密货币市场。该技术也已整合到供应链管理、金融和医疗保健等其他关键行业中。

这只是冰山一角；区块链的能力正在证明是人工智能 (AI) 领域的变革者，而 AI 目前是最酷的新星。几乎所有大型科技公司目前都在扩大其 AI 足迹，生成式 AI 工具如 GPT、DALL-E 和 Midjourney 已成为大多数人的日常应用。  

那么，在这个机器越来越接近人类智能的未来世界中，区块链在哪里发挥作用？在深入细节之前，值得注意的是，这两种技术实际上互补，但在这篇文章中，我们将特别关注区块链在推进 AI 模型和生态系统中的价值主张。 

AI 运营的透明度 

从设计上看，区块链基础设施建立在透明度的基础上；例如，比特币的区块链是一个分布式且公开的账本，任何人都可以进行审计。这一方面也是使其安全的原因，因为几乎不可能伪造交易或在区块链中掺入损坏的数据。 

就目前而言，大多数 AI 项目距离实现透明度还差得很远，这一问题引发了批评和对用于训练 AI 模型的数据的质疑。然而，有了区块链技术，这些挑战可以得到解决。具体怎么做？在可审计的区块链基础设施上构建 AI 模型，无论是无需许可还是混合生态系统，都将允许所有利益相关者验证任何输入的真实性。 

IBM 的 Watson 是 AI 产品利用区块链在医疗保健和物流中关键特性的一个很好的例子。在前者中，区块链有助于保护患者数据并维护透明的医疗记录，而在后者中，它增强了货物追踪，因为 Watson AI 处理物流优化。 

获取廉价计算资源  

AI 目前面临的最大挑战之一是有限计算资源的竞争。世界经济论坛 (WEF) 最近的一份 出版物估计，AI 计算资源的需求目前正以每年 26% 至 36% 的速度加速增长。更糟糕的是，由于供需动态带来的计算成本上升，大型科技公司正在挤压小型玩家的空间。

与其让每个 AI 构建者或创新者依赖少数实体（如 Nvidia）生产的硬件资源，不如利用全球数十亿用户闲置的 GPU 空间会更经济。计算区块链生态系统如 Qubic可以轻松实现这一目标。这条 Layer 1 区块链采用了一种名为有用工作量证明 (uPoW) 的先进挖矿机制。

与比特币典型的 PoW 不同，后者仅出于网络安全和操作目的消耗大量能源，Qubic 的 uPoW 将其额外的计算能力引导至 AI 生产力。这包括训练人工神经网络 (ANN) 等任务，这些网络为 Qubic 的基于区块链的开源 AI 软件 Aigarth 提供动力。 

更重要的是，Qubic 的 uPoW 挖矿网络具备扩展至数千个节点的能力，使其去中心化计算能力可用于训练数十亿个神经网络（ANN）。

去中心化且自动化的 AI 服务市场 

尽管过去两年 AI 行业规模显著扩大，但它仍在孤立的生态系统中运行。目前处于领先地位的大型科技公司正处于竞争模式，争夺市场份额。但这以消费者为代价——一些被推出的产品显然没有经过精细调整，如果借鉴或整合竞争对手的某些方面，本可以做得更好。 

换句话说，当前对谁将成为最佳者的狂热追逐，并不支持创新者可以无缝接入的协作市场环境。 

另一方面，由区块链技术驱动的分散式 AI 服务市场正在涌现以填补这一空白。其中一个生态系统是 SingularityNET；这个无需许可的 AI 市场使用自动智能合约，使有兴趣的服务买家能够与 AI 代理进行交易。通过这样做，SingularityNET 不仅使创新者能够访问最新的 AI 算法和应用成为可能，还使这些服务的拥有者能够在全球范围内实现货币化。

数据隐私 

到目前为止，AI 程序需要大量输入数据才能匹配人类智能或在未来实现奇点（自我改进）已不是秘密。然而，数据隐私权侵犯的问题引起了严重担忧；例如，ChatGPT 背后的公司 OpenAI 去年被 起诉，指控其使用从数百万个人档案中窃取的数据来训练其 AI 模型。不幸的是，这并不是一个独特的案例。

那么，区块链如何能在 AI 开发中引入令人舒适的隐私保护程度呢？存在一些去中心化基础设施，例如 Ocean Protocol，其设计初衷就是在考虑隐私的前提下支持 AI 市场。其核心是一个开源协议，促进数据和基于数据的服务交换。 

然而，与容易侵犯消费者数据的大型科技公司不同，Ocean Protocol 构建了一项功能来防止此类缺陷：计算到数据（Compute-to-Data）。因此，用户可以分享有价值的 AI 训练数据或服务，而无需披露他们希望保密的部分信息。 

结论 

我们生活在 21 世纪，这是一个技术创新目前主导趋势的时代。AI 和区块链处于这个未来世界的交汇点，虽然它们尚未达到互联网的普及水平，但这两项技术之间的协同效应解锁全新效用维度只是时间问题。观察它将如何展开将非常引人入胜；未来充满趣味！