来源：VerradiVerdict
作者：Paul Veradittakit 保罗·维拉迪塔基特
编译：Techub News-April
摘要：
文章探讨了人工智能（AI）与加密货币技术融合的前景，强调这一结合不仅是技术上的融合，也预示着无限可能性的融合，包括但不限于与加密货币直接的融合。文章还介绍了几个在AI和加密货币交叉领域的创新公司和各公司的优势特点。
人工智能和加密货币
人工智能和加密货币的技术融合在一起，将会迎来数字化的世界。
人工智能可以解决由加密问题带来的波动性、安全性、可扩展性和能源上的消耗等挑战。
使用案例包括，去中心化的人工智能市场、人工智能智能合约的增强、链上数据分析、去中心化的GPU 共享和 RLHF 的代币模型。
关注点包括透明性、公平性和数据隐私。
未来的前景包括 zkML 和基于对区块链上的内容的验证。
同样法律规定也将在构建人工智能和加密货币的未来方面发挥关键性的作用。
人工智能与加密货币的结合：探索机遇、挑战和未来前景
介绍
随着数字革命的到来，它改变着我们的世界，我相信有两项有着巨大颠覆潜力的技术将会尤为突出：那就是人工智能（AI）和加密货币。人工智能凭借其模仿人类认知的功能和能从数据中学习的能力，最近已成为技术创新的前沿。它的应用覆盖了从医疗保健到娱乐等领域，范围广泛且具有变革性。而加密货币，基于其强大的区块链技术，被视为是实现去中心化金融未来的希望，它旨在赋予个人更多权力，并使流程更为简化。人工智能和加密货币的结合不仅彰显了它们各自的优势，更标志着一个技术共生新时代的到来。
随着加密货币逐渐被越来越多的推向主流市场，其安全性就显得至关重要。由于这些数字货币具有去中心化的特点，它们就很容易遭受到欺诈或者黑客的攻击。在这种情况下，我们就可以利用机器学习，识别到异常的交易模式，从而增强对潜在存在安全的漏洞的防御能力。
加密领域面临的很大的挑战还有可扩展性和交易的速度。随着越来越多的用户加入到区块链网络中，确保交易快速且流畅变得尤为重要。在这种情况下，先进的人工智能算法能够优化提升网络流量，确保数据流的高效处理和更快的交易速度。
最后，加密货币挖矿相关的能源消耗成为了全球关注的问题。在优化挖矿流程、减少能源足迹方面，以及为构建一个更可持续的加密生态系统铺路上，人工智能能发挥关键作用。
加密货币和人工智能结合的例子
去中心化人工智能市场：加密货币的优势
在人工智能领域，像In the realm of AI, platforms like Hugging Face这类型的平台得到市场关注。 Hugging Face因其在民主化训练人工智能模型的访问方面所发挥的作用而受到了广泛关注。然而，在加密领域中，去中心化人工智能的出现更是为民主化和去中心化带来了新的维度，这远远超出了GitHub等传统平台提供的开源代码（包括Web3代码和智能合约）的范围。
Hugging Face和传统Ai模型库
Hugging Face 作为著名的 AI 模型存储库，在让尖端 AI 模型为广大受众所用方面发挥了关键作用。Hugging Face提供了一个集中的平台，用户可以在平台中访问、共享和微调预先训练的模型。这大大降低了人工智能从业者和开发人员的从业门槛，使他们能够利用最先进的模型来执行各种自然语言处理（NLP）的任务。
由加密货币驱动的去中心化人工智能的市场，比如基于区块链的市场，是把民主化和去中心化提升到了一个新的层面。
这是怎样实现的
1、真正的所有权和控制：
在传统的存储库，如Hugging Face中，尽管访问是民主化的、开放的，但底层基础设施和数据的控制权和所有权仍然集中在少数人手中。而加密货币的市场上，通常会采用去中心化的区块链网络，这确保了控制权是分散的，权利分布在网络上的所有参与者之间。这样，用户在决策和治理中拥有话语权，使他们成为更加民主的生态系统。
2、激励机制：
加密货币市场采用代币分配的激励机制，奖励从数据提供商到模型开发人员的贡献者。这种模式可以激励共同协作和创新，同时也能确保利益的公平分配。相比之下，传统平台可能缺乏这些直接的经济激励，这使得加密市场对参与者更具吸引力。
3、数据的隐私和安全：
区块链技术确保是高度透明度的，同时也可以通过零知识证明等技术来保障数据的隐私性。这解决了数据暴露存在的风险，这是人工智能应用程序的一个重要考虑因素。传统平台可能无法提供相同级别的隐私保证。
4、互操作性：
加密货币的市场通常建立在是区块链为底层技术的标准之上的，在设计时就考虑到了互操作性。这意味着人工智能模型和服务可以与各种基于区块链的应用程序、智能合约和去中心化应用程序（dApp）无缝衔接，从而形成一个更加互联和更加多功能的生态系统。
从本质上讲，虽然像 Hugging Face 这样的平台在人工智能模型的民主化方面取得了重大的成绩，但是加密货币和去中心化人工智能市场结合的作用，是要建立在通过，结合区块链的去中心化、真正所有权和基于代币的激励原则这些基础之上的。通过提高民主化和去中心化技术的水平，我们可以通过促进、创新和激励政策、更公平的利益分配来改变人工智能行业的现状。
人工智能增强的智能合约：是一种结合了传统智能合约和人工智能技术的创新应用。
传统的智能合约是根据特定条件预先编码的。通过将人工智能集成到智能合约中，这些合约不再只是静态的，而是动态的。这些合约能够动态地响应和处理外部数据和条件的变化。这种结合人工智能的智能合约能够创建出更加高效和多功能的去中心化应用程序（DApps）。
一个实际的例子（保险）
想象是一个基于区块链技术的去中心化的保险平台，他们为用户提供与天齐环境相关的保险单。传统的保险单依赖于预定义的条款和繁琐的人工来处理索赔，这可能很慢并且容易产生争执。在这种情况下，人工智能合约将发挥作用，彻底改变保险业领域。
1、天气数据与AI分析
智能合约旨在与外部数据源（例如天气API）进行交互，以获取区域内的实时天气数据。集成到智能合约中的人工智能模型会持续分析天气数据。该人工智能模型经过训练，可以识别到可能影响到受保的物品的不利天气条件，例如干旱或洪水。（这段描述讲述了一种结合智能合约和人工智能技术的创新应用，在农业保险领域中尤为显著。可以自动识别到影响农作物的天气条件）。
2、动态保费调整
在传统的保险模型中，保费通常是固定的，而且索赔处理通常只在特定事件发生后进行。在这种人工智能增强的智能合约模型中，保费不再是固定的，而是根据人工智能对实时天气状况的评估动态调整。这意味着保费会根据农作物受损害的风险水平变化而变化。如果人工智能检测到高风险的恶劣天气状况（例如可能损害农作物的天气），受影响的保单的保费会自动增加，以反映较高的风险。相反，如果AI预测天气状况有利，保费可能会降低。这种保费的动态调整可以激励更多农民在风险较低时购买保险，因为保费较低，同时也确保了在风险较高时保险公司能够覆盖潜在的更大损失。
3、自动触发赔付
当集成在智能合约中的人工智能模型检测到符合预定义赔付标准的不利天气条件时，比如长期干旱，它将自动触发赔付程序。一旦这些不利条件被检测到，智能合约会自动向受影响的保单持有人进行赔付，无需他们主动提出索赔。这个AI模型还负责监控赔付过程，确保赔付迅速、准确地进行。这样，大大减少了传统手动索赔处理过程中的延误和不确定性。由于赔付过程自动化，传统的手动索赔处理过程变得不再必要，从而提高了整个索赔过程的效率和响应速度。
链上数据分析：使用机器学习技术来分析区块链上的数据
区块链存储了大量的交易数据，这对于数据科学家和机器学习爱好者来说是极其宝贵的资源。这些数据不仅量大，而且因区块链的特性，具有不可篡改和透明的特点。例如CertiK和TokenMetrics等公司正在利用机器学习工具来分析这些大量的区块链数据。通过机器学习模型，可以从海量的数据中提取出有价值的见解。
去中心化GPU共享：赋能人工智能并赚取加密货币
这个概念为人工智能和机器学习社区中计算资源的使用带来了一种新的模式。传统上，高性能计算资源，如GPU（图形处理单元），通常是集中配置的。去中心化GPU共享则是通过分布式网络将这些资源进行共享。正如Filecoin一样，他是一个通过激励用户共享其未使用的存储空间来改变数据存储方式的项目。去中心化GPU共享也采用了相同的原理，即通过激励机制鼓励用户共享他们未使用的GPU资源。
为什么要专用GPU？
GPU（图形处理单元）对于训练和微调复杂的机器学习和人工智能模型至关重要。这些过程需要大量的计算能力，个人计算机往往既不够用，又耗时。但如果通过将自己的GPU资源专用于一个去中心化的GPU共享网络，您可以将资源贡献给任何有需要的人，他们都可以访问的这个资源池，作为贡献GPU资源的回报，参与者可以获得加密货币作为奖励。这提供了一种激励机制，鼓励更多人分享他们未使用资源。这种模式允许个人和组织在没有购买专用硬件或是承担集中式云服务昂贵前期成本的情况下，就可以访问高性能的GPU资源。这使得获取GPU资源变得更加普及、包容和成本效益高。
单位经济
在这样的网络中，单位经济学的核心是围绕着加密货币奖励来设计的。即当用户将他们的GPU资源借给网络时，作为补偿，他们会获得代币。
用户所能赚取的代币数量取决于多个因素
包括 GPU 的计算能力、贡献能持续的时间以及网络内对 GPU 资源的需求。
去中心化 GPU 共享平台通常具有透明且预定义的奖励结构，确保参与者的公平性和可预测性。
总体而言，去中心化 GPU 共享不仅使个人和组织能够访问用于 AI 任务的强大计算资源，还能让GPU所有者通过其硬件进行货币化，从而获得经济回报。这是一种双赢的模式，可以促进人工智能和机器学习生态系统内的协作、成本效率和可访问性。
RLHF代币模型
RLHF代币模型是一种将人工智能与代币激励结合的创新方法，通过激励人类用户参与，提高了人工智能系统的训练效率和效果，尤其适用于那些传统财务激励措施难以适用的领域。
在 RLHF 代币模型中，主要思想围绕使用代币奖励来激励人类用户为人工智能系统提供有价值的反馈和培训。想象一下，一个人工智能系统需要由针对性的特定的任务进行培训，例如社交媒体平台上的内容审核。传统上，训练人工智能模型通常需要聘请人类作为培训师来标记数据或微调算法，这个过程可能会占用大量资源。然而，RLHF 代币模型引入了一种更具创新性的方法。他们激励用户积极参与人工智能系统，并通过奖励他们的贡献代币来提供反馈。
打个比方，想想亚马逊的 Mechanical Turk (MTurk)，这是一个著名的平台，个人在其中可以通过完成小任务以换取相应的报酬。在 RLHF 代币模型中，用户实质上扮演了“人工智能培训师”的角色，提供类似于 MTurk 工人如何执行有偿任务的反馈。主要区别在于，在 RLHF 代币模型中，用户可以收到代币来作为奖励，而无需收传统货币。这些代币在生态系统中具有内在价值，为其开辟了新途径，例如购买人工智能生成的内容或访问优质人工智能服务都可以通过这个代币来购买。这种基于代币的激励机制不仅简化Ai的金融系统，还促成了一个动态的生态系统。在这个系统中，用户通过协作和共享反馈，共同增强AI系统的能力和效率。
人工智能和加密货币结合面临的挑战
虽然人工智能和加密货币的结合提供了前所未有的机遇，但它也带来了一系列挑战。比如在人工智能模型中，由于其复杂性和不透明性，常被比喻为“黑匣子”。区块链的一个核心特性是透明性，即所有交易记录都是公开且可追溯的。然而，将这种透明性与AI的不透明性相结合可能会引起责任和信任方面的问题。用户和参与者可能会对AI如何在区块链上做出决策或影响而有顾虑。将这种不透明性与区块链的透明性相结合可能会引起人们对责任和信任的担忧。解决人工智能和加密货币相融合形成交叉点，创建一个安全且可信赖的环境变得尤为重要。
另一方面，当开源人工智能算法部署在去中心化网络上时，可能会出现意外，例如算法偏见或决策错误。这时，确定责任变得复杂。这就要求在创新和职业道德责任之间找到适当的平衡。如何在保持技术进步的同时确保算法的公正和正义的职业到底，是一个长期的问题。
还有一个问题就是数据隐私问题。在某些人工智能应用程序中，平衡区块链的透明性与数据保密性的需求也是个重要的换机。确保遵守 GDPR 等法规，同时又可以保持着区块链的去中心化特点，这是一个伪命题，需要研究一个新的解决方案。
前景
随着人工智能和加密技术的不断成熟，它们的融合带来了前所未有的应用前景。
kML（零知识机器学习）：zkML的核心优势在于它能够在不透露机器学习模型详细信息的情况下，以加密方式证明模型的结果，其无需透露模型的详细信息，从而为安全和透明的数据处理提供了新的可能性。在大企业领域，zkML 为创新应用打开了大门，特别是在提高数据处理的安全性和透明度方面展示了巨大潜力。其中包括：
金融服务：金融机构可以利用 zkML来验证用户的信用评分和贷款资格，而且无需披露敏感的客户数据，从而增强贷款流程的可信任度和准确性。
医疗保健：医院和研究机构可以使用 zkML来评估医疗诊断有效性，同时对患者数据保密，确保数据隐私和医疗方案准确性。
法律与合规性：zkML可以帮助公司验证其人工智能是否合规，是否符合行业法规，而无需暴露其专有的算法，从而帮助遵守法规。
智能合约：在基于区块链的应用程序中，zkML可以确保智能合约准确执行机器学习模型，从而为去中心化金融服务、保险等提供信任和透明度。
人工智能生成内容的真实性
通过区块链技术累哦验证人工智能生成的内容的真实性。区块链技术的应用提供了一个解决方案，重塑内容的创建和分发方式。这项创新解决了我们面临数字时代的问题，随着AI技术的发展，它能够生成与人类类似的内容，这引发了关于知识产权被侵犯和数字媒体遭受质疑等问题。通通过将内容的真实性锚定在区块链上，这个不可篡改且透明的分类账可以帮助确认数字内容的起源和完整性。这对消费者、创作者和机构来说是一个重要的工具，这不仅有助于检测和减少恶意伪造和欺诈内容，还可以保护创作者的知识产权，并为消费者提供可靠的信息来源。
例如，区块链可以在法律诉讼中证明政治演讲或视频证据的合法性，降低错误信息的风险并确保问责制。在一些有创意的产业中，它可以跟踪音乐作品的创作和所有权，确保艺术家得到适当的认可和补偿。在教育领域，它可以验证学术作品的作者身份，防止抄袭并维护学术诚信。在新闻领域，它可以验证新闻文章的真实性，帮助读者区分真实的新闻和人工智能生成的内容。从本质上讲，使用区块链来验证人工智能生成内容的真实性不仅是一项技术创新，它更是支撑数字内容在人工智能时代的可信性、透明度和完整性的关键。它重塑了信息的创建、消费和信任方式，同时应对现实世界的挑战。
隐私和安全的保证
隐私和安全在当今企业与人工智能平台（如OpenAI）共享专有数据时是一个关键问题。当企业向AI平台提供数据时，会出现关于数据隐私的问题。这包括数据是否被用于训练、谁有权限访问这些数据，以及数据在整个计算过程中是否保持安全等问题。目前，企业通常依赖于本地模型、云服务（如Azure）和法律协议等方法来保护数据。虽然这些方法在一定程度上有效，但它们可能不足以全面保证数据的安全性和隐私。区块链技术提供了一个透明且防篡改的数据交互记录系统。这对于保护专有数据特别有价值，因为它允许企业验证其数据在整个计算过程中是否保持不可读和安全。它可以使企业验证其数据在计算过程中是否仍然不可读，从而提高数据隐私和安全性的信心。这种保证对于处理敏感信息的行业至关重要，例如医疗保健或金融行业，其中数据机密性至关重要。
从本质上讲，区块链创建不可变账本的能力可以帮助企业保持对其数据的控制，并确保数据在与人工智能系统的整个交互过程中保持私密性和安全性，企业可以放心地进行技术创新和探索新的业务模型，同时确保他们的数据资产得到安全地保护。
公司
一群具有前瞻性思维的公司已经在带头推动加密货币和人工智能的结合发展。
Together
Together的使命是通过打造适合大型基础模型的开源去中心化云平台，彻底改变人工智能世界。他们建立了最大的人工智能研究的去中心化云之一，其中包括 Bloom、OPT、T0pp、GPT-J 和 Stable Diffusion 等众多开放模型。他们研究工作的一个重点是创建封闭人工智能系统的可替代方案，同时加深我们对这些模型性能的理解。Together 的目标是通过富有远见的方法构建一台去中心化的超级计算机，无缝连接全球云数据、挖矿基础设施、游戏硬件和笔记本电脑，所有这些都通过区块链技术来实现。Together 的愿景是公平地获取人工智能和其云计算，并成为该领域的领头羊。
Bittensor
Bittensor致力于开发去中心化人工智能网络，并在此过程中特别强调增强智能合约的数据预言机（Oracle）功能。Bittensor的目标是创建一个去中心化的AI网络，这样的网络能够更有效地处理和分析数据。数据预言机在智能合约中扮演关键角色，为智能合约提供所需的外部数据。Bittensor着重于提高这些预言机的功能，使它们能更准确和有效地为智能合约提供数据。Bittensor利用区块链技术构建一个安全、高效和去中心化的框架。这个框架用于采集真实世界的数据，并将这些数据安全地传递给智能合约。通过其独特的去中心化预言机方法，Bittensor提高了数据传输准确性、速度和可靠性。Bittensor的这些创新使其成为加密货币和人工智能交汇处的核心参与者。Bittensor通过其在去中心化AI网络和数据预言机方面的工作，正在推动加密货币和人工智能技术的融合和发展，其公司展现出巨大的潜力和前景。
Akash Network
Akash Network是一个正在改变云计算领域的去中心化市场，提供了对传统云服务提供商的有力替代。Akash Network使用户能够以更经济高效的方式访问计算资源。
Akash NetworkAkash Network正在通过其去中心化市场转变云计算，为传统云提供商提供动态替代方案。通过其去中心化市场，Akash Network为用户提供了一种新的访问和使用云计算资源的方式。这种方式相比传统的云服务提供商，更经济、灵活且抗审查。鉴于人工智能技术严重依赖于广泛的计算能力，Akash Network的去中心化方法为人工智能项目的开发和运行提供了必要的支持。Akash Network的去中心化云计算为AI开发人员提供了访问、安全且高效资源的新途径。通过提供这种新型的、去中心化的云计算资源，Akash Network成为支持人工智能技术发展的关键参与者。
Gensyn Protocol
Gensyn Protocol创建了一个针对机器学习计算的去中心化、高效、安全的生态系统，Gensyn Protocol建立了一个使人工智能研究人员和从业者能够无缝分配计算工作负载的平台。这种去中心化的方法使得机器学习计算更加灵活和可扩展。在Gensyn生态系统中，资源提供者贡献他们的计算资源，使用户能够访问高性能硬件进行模型训练，但是验证者在该协议中扮演着至关重要的角色，他们需要确保人工智能任务的准确性和完整性，这对于维护人工智能模型的可信度非常重要。该协议的去中心化性质、高效扩展性质和全球可访问性值使人工智能更加民主化，Gensyn Protocol使人工智能技术更容易为用户所访问，同时更具成本效益。
Nexus AI（人工智能）
Nexus AI在金融领域中处于前沿的位置，其核心特点包括利用先进的人工智能算法为投资者提供深入的市场调研数据，Nexus AI采用高级AI技术为投资者提供关于市场趋势的独特见解。这些算法能够分析复杂的市场数据，帮助投资者做出更明智的决策。Nexus AI坚持去中心化的原则，确保投资者对他们的资产有完全控制权。这种方式减少了中心化交易所可能带来的风险。Nexus AI提供一个由人工智能支持的尖端NFT市场。该市场利用AI技术来增强定价和验证身份，并为投资者提供奖励。此外由GPT-3驱动的Telegram AI机器人免费的为所有Telegram用户提供实时的财务建议和市场分析的相关服务。Nexus AI通过提供资产智能报告来支持投资决策，为投资者提供对加密资产的全部信息。
Modulus Labs
Modulus Labs推行了新的解决方案，旨在将人工智能集成到区块链技术中。他们推出了专门为人工智能应用程序量身定制的零知识（ZK）证明器，解决了确保dApp中防篡改AI访问的问题。这种证明器提供了一种方式，让智能合约可以利用人工智能的优势，同时保证去中心化的特性不变。Modulus 正通过与 Upshot 和 Ion Protocol 等合作伙伴的合作，积极开发和推广重要的人工智能应用，这些应用将在以太坊平台上运行。此外，odulus Labs正在向更广泛的社区开放其ZKML证明器的源代码，这将有助于推动去中心化人工智能技术的发展和应用。Modulus 设想了这样一个未来，在加密世界的市场框架下，人工智能将在金融、医疗保健等领域得到广泛应用，同时保持高度的安全性。
Render Network
Render Network是一个专注于分散式GPU渲染的创新平台。该平台通过一个基于区块链的市场，使用户能够访问和使用全球范围内的闲置GPU计算资源。这种方法提高了资源的利用率，并为GPU所有者提供了货币化其未使用计算能力的机会。该平台的愿景是使 GPU 云渲染大众化。解决了与网络可扩展性、高效基础设施利用率、GPU 功率优化以及沉浸式媒体和人工智能应用程序的数字版权管理等一系列问题。Render Network通过将GPU能力转化为一个去中心化的经济体，支持媒体、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、游戏等行业的开发人员，提供了强大的解决方案。
Ritual
Ritual是一家将密码学和人工智能技术相结合的公司，致力于改革开发者创建、分发和增强AI模型的方法。它彻底改变了开发人员的创建、分发等模型的方式。通过利用加密的技术，Ritual 为人工智能提供了一个开放、模块化的执行层。它将分布式节点网络连接起来，可以访问计算资源和模型的创建者，从而允许创建者托管他们的人工智能（AI）模型。反过来，用户可以通过统一的 API 轻松访问各种人工智能模型（AI），这一接口简化了用户体验，同时保证了计算过程的完整性和隐私保护。作为Ritual平台的第一个具体实现，Infernet代表了一系列协议和工具，为开发者和应用程序与Ritual的无缝集成铺平了道路，提供了对模型和计算提供商网络的无许可访问，为开发人员和应用程序与 Ritual 无缝衔接提供了基础。Ritual 的愿景是成为 web3 领域人工智能的中心枢纽，推动人工智能领域的创新、可访问性和民主化。
结论
人工智能和加密货币的结合不仅是技术的融合，也是未来更多可能性的融合。这一融合不仅是技术领域的进步，也预示着一个更加智能化、去中心化且安全的未来。尽管这一进程充满了挑战，但这些挑战本身也是推动创新和进步的重要动力。处于这个十字路口的创新者和企业家有可能创造一个全新的数字时代。在我们前进的过程中，必须保持谨慎、智慧和富有远见的态度，以做好迎接挑战的准备。我们可以朝着一个更加明亮、技术先进的未来迈进，为所有人创造价值和机遇。
