Crypto新商业模式

史蒂芬·金的科幻小说《钻石时代》中描绘了一种人工智能装置，它在人们的一生中充当导师，为他们做出决策，并引导他们走向正确的方向。尽管这听起来很有吸引力，但若这一技术落入中间商巨头之手，可能会引发控制权、隐私和主权等问题。

人们希望这一技术能普惠于所有人，于是一种愿景应运而生——使用区块链来实现个体对人工智能的掌控。通过在智能合约中嵌入人工智能，利用零知识证明维护数据隐私性，这一技术在未来将变得更加智能。在这个愿景中，个体将能够以任何方式自由选择行动，实现对自身生活的全面掌控。

那么，区块链与人工智能的关系究竟如何？人工智能将引领我们走向怎样的世界？当前人工智能的现状和面临的挑战是什么？在这个过程中，区块链将扮演怎样的角色呢？

AI与区块链：相互抗衡

人工智能一直在持续发展，包括《钻石时代》中描述的景象，最近更经历了飞跃性的进展。人工智能在很大程度上是一种自上而下、集中控制的技术，而加密技术则是一种自下而上、去中心化协作的技术。这两者可以自然而然地结合，尤其是在加密货币领域，这是一门研究构建去中心化系统的学问，实现人类的大规模协作，摆脱真正中心控制的学问。

人工智能是一种可持续的创新，强化了现有技术公司的商业模式，帮助它们做出自上而下的决策。与之相反，加密货币是一种颠覆性创新，其商业模式与大型科技公司截然不同。这是一场由边缘叛逆者领导的运动，而非当权者主导的运动。

人工智能可能与隐私保护密切相关，两者相互促进、相互作用。随着公司渴望获取用户的所有数据，人工智能技术建立了各种激励机制，导致用户隐私逐渐流失。然而，人工智能模型的训练数据越多，其效果也越加显著。另一方面，人工智能并非完美，模型可能存在偏见，这可能导致不公平的结果，也引发了有关算法公平性的讨论。

智能合约中的人工智能

未来，我们或许将迈向一个人工智能之路，在这条道路上，个体的数据将被汇总到庞大的模型训练中，以优化模型。与此相反，加密货币的发展方向是增加个人隐私，赋予用户对数据主权的控制权。因此，加密技术成为对抗人工智能的一种手段，有助于区分人类创造的内容和人工智能创造的内容。

加密货币犹如狂野西部，完全没有权限，任何人都可以参与。然而，这也带来了对抗不诚实参与者的需求。机器学习和人工智能作为智能工具，在这方面发挥着积极的作用。例如，有项目利用机器学习识别可疑交易，从而防止用户误将资金提交给攻击者。这为防范不慎行为提供了一层保护。

区块链在打击伪造中的作用

区块链作为一个时间戳记录的媒介，对抗伪造起到了关键作用。在面临深度伪造等问题时，区块链的时间戳可以用来否认虚假信息。可信的硬件，如摄像头和手机设备，对图像和视频进行签名，进一步增加了信息的可信度。然而，编辑图片可能导致签名验证失效，这时零知识技术可以用于验证编辑后的图像与正确签名图像的一致性。

区块链如何破局？

人工智能的中心化问题可以通过区块链采用类似 ZKML 等技术来解决。通过零知识证明，用户可以证明推理或训练模型的过程是正确的，从而将计算过程分布给社区。这种分布式流程下，任何拥有 GPU 的人都可以为网络贡献算力，从而替代大型数据中心。

实现去中心化的挑战与机制

实现计算方面的去中心化面临着验证问题，零知识证明技术目前在处理大型模型时的性能仍不足。一些公司采用博弈论性质的激励机制，通过多人培训并比较结果，以避免欺诈行为。这样一来，参与者之间形成了相互监督和激励的网络。

在社区贡献数据方面，分散数据来源、建立数据市场等方法被提出。这一市场中，数据提供者通过贡献新数据来获取激励，而困难则在于验证数据的真实性和可信度。防止数据颠覆模型也是一个挑战，可能需要技术和社会解决方案相结合。

数据的长尾分布问题

实现全面的数据分布需要时间，因为模型只能覆盖训练数据集的分布范围。区块链和加密货币的结合可以通过创建一个开放市场，使得拥有独特数据的个体能够向网络提供这些数据，从而提高长尾数据的覆盖率。

建立可信的数据来源

确保提供的数据真实性是一个关键问题。一种方法是通过可信硬件嵌入传感器，只信任硬件正确签名的数据。另一种方法是通过社区成员的站点指标建立可信度，这样在贡献数据时，数据将更加可信。

人工智能与社交图谱的未来

可能的未来之一是建立去中心化的社交网络，其社交图谱完全在链上。用户可以自主控制身份、数据以及社交关系，同时各公司也可以在该图谱上构建个性化的体验，而不必被一家中心化公司完全控制。

加密货币与人工智能商业模式

加密货币与人工智能的交叉点在于，通过创建协议，将人工智能获取的价值分配给贡献计算能力、数据和模型的个体。这包括计算费用、数据费用和模型费用的支付，这些费用将为整个网络的代币持有者提供价值，构建了网络本身的商业模式。

人工智能促进代码安全

协同生成工具如co-pilot的出现带来了代码生成的新可能性，但其潜在风险需要谨慎对待。通过结合使用人工智能模型和其他工具，可以生成更为安全的代码。这一过程中，形式验证工具、测试工具等能够为人工智能提供实时反馈，实现更高效的代码生成和验证过程。

在这个时刻，我们可能正在迎来一个软件工程的重要时刻，通过结合使用世界上所有数据训练的超大型机器学习模型，再加上其他工具的协同作用，可能使计算程序比人类程序员更为优秀，尽管它们仍然可能出现错误。

结语

加密技术与人工智能的交叉点为我们描绘了一个未来的愿景，个体在这个网络中能够自由选择、掌握自己的数据和生活。然而，这一未来需要克服众多技术和社会挑战，包括验证、隐私保护、数据真实性等问题。通过区块链与人工智能的结合，我们或许能够建立一个更加公正、去中心化的智能世界。