觀點：依賴 AWS 的區塊鏈不會給人工智能帶來透明度_人工智能

作者：Dominic Williams，CoinDesk；編譯：松雪，金色財經

人工智能 (AI) 的快速發展吸引了全世界，許多人都在詢問這項技術突破的下一步是什么。 雖然人工智能已經展示了其改變各個行業的潛力，但它在大規模采用方面面臨著一個主要障礙：缺乏信任和透明度。

通過區塊鏈進行去中心化計算可以緩解當前的信任問題，但有一個問題。

多米尼克·威廉姆斯 (Dominic Williams) 是 DFINITY 基金會的創始人和首席科學家，該基金會是一個非營利性研發組織，也是互聯網計算機的主要貢獻者。

目前，人們對人工智能模型的洞察力有限，也沒有真正的方法來驗證模型所接受訓練的數據來源，模型究竟收集了什么數據，以及這些數據如何告知模型及其準確性。

觀點：BTC交易者必須依賴數據，就像中央銀行一樣:金色財經報道，Kaiko研究人員在一份報告中寫道，隨著美聯儲準備加快縮減其9萬億美元的巨額資產負債表或在9月實施所謂的量化緊縮，波動性不太可能在未來幾個月內消失。再加上利率上升和數據驅動的貨幣政策方法，這可能會給風險資產帶來額外壓力。

資產管理公司Arca的首席投資官Jeff Dorman稱，我們現在就像美聯儲一樣依賴數據，這意味著在未來幾周內，交易員將評估企業收益報告以及就業和其他經濟數據。比特幣沒有現金流，它沒有起到對沖通脹的作用，也沒有表現出不相關的作用，它沒有做任何它本來要做的事情，所以在你獲得比特幣的新敘述之前，我認為它會繼續落后于市場。[2022/9/1 13:01:23]

在人工智能程序及其所構建的基礎設施的透明度發生根本性變化之前，由于缺乏信任和整體懷疑，各級用戶在利用這些模型時都不會感到安全。

觀點：3萬美元將為比特幣的紅色預警區域:加密貨幣分析師、Cane Island投資顧問Timothy Peterson表示，3萬美元將為比特幣的紅色預警區域，一旦比特幣突破3萬美元，就會增加其崩盤的可能，類似于2012年、2014年和2018年那樣。（EthereumWorldNews）[2020/12/27 16:39:13]

人工智能和區塊鏈技術的交叉應用提供了協同效應，將增強這兩種技術并通過它們的集成推動廣泛采用。

目前，由于人工智能需要大量的計算資源和數據集，由于計算能力有限，大多數區塊鏈缺乏必要的基礎設施來支持人工智能模型。計算能力的限制部分是由于大多數區塊鏈并不是完全去中心化的。

觀點：韓國監管機構加密新規可能迫使加密交易所關閉:11月4日消息，韓國加密行業業內人士擔心韓國金融監管機構賦予銀行太多權力。根據本周公布的最新監管規定，韓國監管機構表示，銀行有義務使用自己的反洗錢（AML）風險評估程序，來決定是否要與加密貨幣交易所開展業務。而此舉激怒了韓國加密社區。而有韓國加密人士表示，如果如果銀行拒絕與交易所開展業務，交易所很可能將被迫關閉。此前消息，韓國將從11月3日開始發布《特定金融信息法》立法修正案實施條例的立法預告，虛擬資產服務提供商將禁止交易匿名幣，禁止處理具有洗錢風險的虛擬資產。（Cryptocurrency News）[2020/11/4 11:36:30]

相反，當今世界上許多最受歡迎的區塊鏈都依賴于集中式云基礎設施(即谷歌云和亞馬遜網絡服務)，這阻礙了區塊鏈以人工智能所需的速度支持處理和存儲數據的能力。

觀點：巴菲特旗下伯克希爾大幅減持富國銀行股份，或利好比特幣:巴菲特旗下伯克希爾大幅減持富國銀行股份。伯克希爾曾一度持有富國銀行320億美元的股份。根據周五披露的監管文件，伯克希爾將其在富國銀行的普通股持股比例降低至約3.3%（價值僅為33.6億美元）。

此外，伯克希爾在大舉購買巴里克黃金公司的股票。Cointelegraph文章稱，這一決定表明，巴菲特正在尋求現金流方面的安全保障，并對沖通脹。伯克希爾投資巴里克黃金公司將提振比特幣的牛市行情，因為人們對比特幣作為一種價值儲存的看法正在改善，尤其是考慮到自2020年3月股市崩盤以來兩者之間的緊密關聯。

Winklevoss兄弟等其他著名投資者認為，比特幣作為“數字黃金”將長期與黃金競爭。具體而言，其巨大的上漲潛力使其成為一項具有吸引力的投資，因為BTC市值仍僅約為黃金的1.5%。Gemini聯合創始人Cameron Winkelvoss表示，“比特幣在黃金領域取得重大進展——在不到10年的時間里，從白皮書發展到市值2000億美元。在未來十年，它將繼續大幅蠶食黃金。”華爾街金融分析師Max Keiser最近稱，巴菲特退出美元（投資）是黃金和比特幣價格看漲的信號。[2020/9/5]

盡管有關當前將人工智能與區塊鏈進行整合嘗試的負面頭條新聞并不像看上去的那樣。 當前的集成導致人工智能與區塊鏈一起運行，而不是在區塊鏈上運行人工智能的預期目標。

這些“區塊鏈人工智能”項目的核心基礎設施和底層技術主要在中心化服務器上運行，并利用插件將中心化人工智能模型連接到中心化云網絡上運行的區塊鏈。 這違背了利用區塊鏈技術推進人工智能的目的，因為它沒有解決信任和透明度的根本問題。

完全/全部去中心化的區塊鏈，例如互聯網計算機（ICP），我幫助構建的網絡，提供匹配或超過 Web2 云服務器的計算能力，將允許人工智能模型完全在智能合約內運行。 這將使大型語言模型的訓練參數和輸入既開源又防篡改。 為了實現區塊鏈上的人工智能集成，我們需要能夠以與 Web2 云相當的速度處理數據的區塊鏈，而這只能來自完全去中心化。

在區塊鏈上托管人工智能模型本身允許人工智能系統利用固有的去中心化來提高模型各個方面的透明度。 因此，區塊鏈上的人工智能是長期成功的下一個合乎邏輯的步驟，因為區塊鏈將增強人工智能的可信度、責任感和安全性，從而增強用戶之間的信任。

然而，人們對這兩種技術究竟如何協同運作存在誤解，在這些誤解被消除之前，人工智能生態系統的增長將無法充分發揮潛力。

充分發揮人工智能在區塊鏈上的潛力需要一個真正去中心化的網絡。 它必須能夠存儲和處理數據，以便完整的模型可以在智能合約中不受阻礙地運行。 這些像 ICP 這樣的去中心化系統將使人工智能能夠像自治云一樣發揮作用，從而改變人工智能開發的格局。

建立真相和信任

例如，考慮為醫療專業人員設計的人工智能模型。該模型被廣泛使用，但最終會產生不可信的反應。這是因為沒有簡單的方法來驗證模型所基于的訓練數據以及如何使用這些數據。

這種集中式模型僅產生輸出，而無法洞察輸入。 然而，在去中心化的環境中，人工智能大語言模型可以僅根據著名的醫學教科書和信譽良好的醫學研究論文數據庫來構建。

當醫生與AI交互時，隱藏的過程是完全透明的，密碼學證明保證了AI接受過哪些內容的訓練。 因此，生成的響應可以得到驗證，醫生可以信任結果。

這個例子只是證明去中心化對于建立人工智能模型信任至關重要的眾多例子之一。 通過在完全開放和公共的環境中運行，區塊鏈上的人工智能確保了數據處理的透明度，使用戶能夠了解他們的數據是如何被利用的。

此外，鏈上人工智能應用程序都可以訪問并貢獻相同的數據集，從而在區塊鏈內創建一個協作生態系統。 區塊鏈的防篡改和安全特性確保這些數據也不易被惡意濫用。

人工智能和區塊鏈之間的合作為推進這兩種技術并促進更值得信賴和可靠的信息交換提供了絕佳的機會。

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