要点
• 人工智能可以解决波动性、安全性、可扩展性和能耗等加密挑战。
• 用例包括去中心化的人工智能市场、人工智能增强的智能合约、链上数据分析、去中心化的GPU共享和RLHF代币模型。
• 人们关注的问题包括透明度、道德和数据隐私。
• 未来的前景包括zkML和基于区块链的内容验证。
• 监管将在塑造人工智能和加密货币的未来方面发挥关键作用。
介绍
随着数字革命继续改变我们的世界，我认为有两种技术尤其具有颠覆性的潜力：人工智能(AI)和加密货币。人工智能凭借其模仿人类认知功能和从数据中学习的能力，最近已飙升至技术创新的前沿。它的应用，从医疗保健到娱乐，是巨大的和变革性的。在强大的区块链技术的支持下，加密货币有望实现去中心化的金融未来，赋予个人权力并简化流程。人工智能和加密货币共同呈现出强大的融合，标志着技术共生新时代的到来。
人工智能可以解决的加密问题
虽然加密货币已经成为一种革命性的交易和投资手段，但它们并非没有挑战。市场波动是投资者迫切关注的问题。人工智能在数据分析方面的能力可以筛选大量的历史数据，以更高的准确性预测价格波动。
此外，随着越来越多的主流采用加密货币，安全性变得至关重要。这些数字货币的去中心化使它们容易受到欺诈和黑客攻击。在这里，机器学习模型可以被训练来检测异常的交易模式，加强对潜在安全漏洞的防御。
可扩展性和交易速度是加密世界的其他重大挑战。随着越来越多的人加入区块链网络，确保快速、无缝的交易变得至关重要。先进的人工智能算法可以优化网络流量，确保高效的数据流和更快的交易时间。
最后，与加密货币挖矿相关的能源消耗是一个全球关注的问题。人工智能可以在优化采矿流程、减少能源足迹和为更可持续的加密生态系统铺平道路方面发挥关键作用。
加密货币和人工智能交叉的用例
去中心化人工智能市场：加密的优势
在人工智能领域，像“Hugging Face”这样的平台因其在普及预训练人工智能模型方面的作用而获得了相当大的关注。然而，加密领域内去中心化的人工智能市场的出现引入了民主化和去中心化的新维度，甚至超出了GitHub等传统平台提供的开源代码，包括web3代码和智能合约。
Hugging Face和传统AI模型库：
Hugging Face作为一个杰出的人工智能模型库，在将尖端人工智能模型普及到广大受众方面发挥了关键作用。它提供了一个集中的平台，用户可以访问、共享和微调预训练模型。这大大降低了人工智能从业者和开发人员的进入门槛，使他们能够利用最先进的模型来完成各种自然语言处理(NLP)任务。
加密驱动的去中心化人工智能市场：
然而，加密驱动的去中心化人工智能市场，比如那些建立在区块链技术上的市场，将民主化和去中心化提升到了一个新的水平。方法如下：
1. 真正的所有权和控制权：在像Hugging Face这样的传统存储库中，虽然访问是民主化的，但底层基础设施和数据的控制权和所有权仍然是集中的。相比之下，基于加密的市场通常采用去中心化的区块链网络，确保控制在网络中的参与者之间分配。用户在管理决策中有发言权，使其成为一个更加民主和社区驱动的生态系统。
2. 激励机制：加密市场采用基于代币的激励机制，奖励从数据提供商到模型开发人员的贡献者的努力。这激励了合作和创新，同时确保了利益的公平分配。相比之下，传统平台可能缺乏这些直接的财务激励，这使得加密版本对参与者更具吸引力。
3. 数据隐私和安全：区块链技术确保了高度的透明度，同时通过零知识证明等技术维护了数据隐私。这解决了对数据暴露的担忧，这是人工智能应用程序的一个关键考虑因素。传统平台可能无法提供相同级别的隐私保证。
4. 互操作性：基于加密货币的市场通常建立在区块链标准之上，在设计时考虑了互操作性。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(dApps)无缝集成，从而形成一个更加互联和通用的生态系统。
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进展，但加密驱动的去中心化人工智能市场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，在这些基础上建立起来。这种民主化和去中心化程度的提高，有可能通过促进合作、创新和在参与者之间更公平地分配利益来重塑人工智能的格局。
人工智能增强智能合约：
传统的智能合约是用特定条件预先编码的。通过集成人工智能，这些合约可以自适应，动态响应外部数据和条件，从而产生更高效、更通用的去中心化应用程序。
一个实际的例子
想象一个基于区块链技术的去中心化保险平台，为农民提供与天气相关的保险政策。传统的保险合同依赖于预定义的条件和人工索赔处理，这可能很慢，而且容易发生纠纷。在这种情况下，人工智能增强的智能合约将发挥作用，彻底改变保险业。
1. 天气数据和人工智能分析：
智能合约旨在与外部数据源(如天气API)进行交互，以获取保险地区的实时天气数据。人工智能模型集成到智能合约中，持续分析天气数据。这个人工智能模型经过训练，可以识别可能影响投保作物的不利天气条件，如干旱或洪水。
2. 动态保费调整：
传统上，保险费是固定的，索赔是在事件发生后处理的。在这种人工智能增强的智能合约中，保费会根据人工智能对天气状况的实时评估进行动态调整。如果人工智能检测到可能损害作物的恶劣天气的高风险，受影响保单的保费就会自动向上调整，以反映增加的风险。相反，当人工智能预测到有利的天气条件时，保费可能会降低，从而激励更多的农民购买保险。
3.自动支付：
如果人工智能模型检测到符合预先定义的赔付标准的恶劣天气条件(例如，持续干旱)，它会触发对受影响投保人的自动赔付。人工智能监控赔付是否迅速进行，从而减少了人工索赔处理的需要和相关的延迟。
链上数据分析：利用机器学习
区块链拥有大量的交易数据，对数据科学家和机器学习爱好者来说是一座金矿。像CertiK和TokenMetrics这样的公司利用机器学习工具的力量从这些数据中获得有价值的见解，从而增强安全性，改进投资策略，并优化整体区块链效率。
去中心化的GPU共享：赋予AI权力并获得加密货币
去中心化GPU共享是一个全新的概念，它为人工智能和机器学习社区中计算资源的使用方式带来了根本性的转变。就像Filecoin通过激励用户共享他们未使用的存储空间来破坏数据存储一样，去中心化GPU共享也基于类似的原理。
为什么要奉献你的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，这在个人计算机上既耗时又耗费资源。通过将你的GPU专用于去中心化的GPU共享网络，你可以将你的计算资源贡献给一个更大的池，任何人都可以访问。作为回报，你将获得加密货币奖励作为你的贡献的补偿。这种模式允许个人和组织访问高性能GPU资源，而无需购买专用硬件或依赖集中式云服务的前期成本。它使GPU功能的使用民主化，使其对人工智能和机器学习爱好者更具包容性和成本效益。
经济学：
• 去中心化GPU共享网络中的单位经济围绕加密货币奖励展开。当你把你的GPU借给网络时，你会获得代币作为补偿。
• 你获得的代币数量取决于几个因素，包括GPU的计算能力、贡献的持续时间以及网络中对GPU资源的需求。
• 去中心化GPU共享平台通常具有透明和预定义的奖励结构，确保参与者的公平性和可预测性。
总体而言，去中心化的GPU共享不仅使个人和组织能够访问强大的人工智能任务计算资源，而且还允许GPU所有者有效地将其硬件货币化。这是一个双赢的模式，可以促进人工智能和机器学习生态系统中的协作、成本效益和可访问性。
RLHF代币模型：用土耳其机器人类比连接人工智能和激励机制
基于人类反馈的强化学习(RLHF)代币模型提供了人工智能和基于代币的激励的交集。这一概念在传统财政激励措施可能不可行的专业领域尤其有效。这里有一个连贯的解释：
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AI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接受特定任务的培训，比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训练师来标记数据或微调算法，这一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。他们鼓励用户积极参与AI系统，并通过奖励他们的贡献来提供反馈。
举个例子，亚马逊(Amazon)的土耳其机器人(MTurk)是一个著名的众包平台，个人在这里完成小任务以换取报酬。在RLHF代币模型中，用户基本上扮演了“人工智能训练师”的角色，提供类似于MTurk工人如何执行任务的反馈。关键的区别在于，在RLHF代币模型中，用户获得代币作为奖励，而不是传统货币。这些代币在生态系统中具有内在价值，为它们的使用开辟了途径，例如购买人工智能生成的内容或访问高级人工智能服务。这种基于代币的激励制度不仅简化了人工智能培训的财务方面，而且还培育了一个动态的生态系统，在这个生态系统中，用户积极合作，以增强人工智能系统。
关于整合AI和加密的担忧
虽然人工智能和加密货币的整合带来了巨大的希望，但它也带来了一系列挑战。人工智能模型，尤其是深度学习模型，由于其不透明性，通常被称为“黑盒子”。将这种不透明性与区块链的透明性结合起来，可能会引发对问责制和信任的担忧。解决这些问题对于在这些技术的交叉点建立一个安全和值得信赖的环境至关重要。
此外，道德考虑变得至关重要。随着开源人工智能算法在去中心化网络上的部署，在出现意外负面结果时，关于责任和赔偿的问题就出现了。在创新和道德责任之间取得适当的平衡是一项持续的挑战，需要仔细考虑。
另一个挑战在于数据隐私。在某些人工智能应用程序中，区块链的透明性与数据保密性之间的平衡可能很棘手。确保遵守GDPR等法规，同时保持区块链的去中心化精神，这是一个独特的挑战，需要创新的解决方案。
未来前景
随着人工智能和加密技术的不断成熟，它们的融合有望带来前所未有的应用。
zkML(零知识机器学习)：zkML的基本功能之一是它能够加密证明特定机器学习模型产生的结果，而不会泄露模型的细节，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，包括：
• 金融服务：金融机构可以使用zkML来验证信用评分模型和贷款资格决策的完整性，而无需泄露敏感的客户数据，从而增强贷款流程中的信任和准确性。
• 医疗保健：医院和研究机构可以使用zkML评估医疗诊断模型的有效性，同时对患者数据保密，确保数据隐私和医疗准确性。
• 法律和合规性：zkML可以通过使公司验证其人工智能驱动的合规性模型遵守行业法规而不暴露专有算法来帮助遵守法规。
• 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地执行机器学习模型，为去中心化的金融服务、保险等提供信任和透明度。
人工智能生成内容的真实性：通过区块链技术验证人工智能生成内容的真实性，有可能重塑内容的创作和分发。这一创新解决了数字时代的一个紧迫问题，在这个时代，人工智能可以令人信服地模仿人类生成的内容，导致人们对错误信息、知识产权和数字媒体信任的担忧。通过将内容真实性锚定在区块链上——一个防篡改和透明的分类账——消费者、创作者和机构可以很容易地确定数字内容的来源和完整性。这不仅有助于发现和减轻恶意深度伪造和欺诈性内容，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，从而减轻错误信息的风险，并确保问责制。在创意产业中，它可以追踪音乐作品的创作和所有权，确保艺术家得到适当的信任和补偿。在教育方面，它可以验证学术作品的作者身份，防止抄袭，维护学术诚信。在新闻领域，它可以验证新闻文章，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超出了技术范畴——它支撑了人工智能时代数字内容的可信度、透明度和完整性，重塑了信息的创建、消费和信任方式，同时应对了现实世界的挑战。
隐私和安全保证：当今企业面临的紧迫挑战之一是，当与OpenAI等人工智能平台共享其专有数据时，其处理的不确定性。关于数据隐私的问题出现了，包括数据是否用于培训，谁可以访问它，以及它是否在整个计算过程中保持安全。虽然存在本地模型、Azure等云服务和法律协议等非区块链解决方案，但区块链在提供透明和防篡改的数据交互记录方面提供了独特的优势。它可以使企业验证其数据在计算过程中是否仍然不可读，从而在数据隐私和安全性方面提供更高的信心。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，这些行业的数据保密性至关重要。
从本质上讲，区块链创建不可变分类帐的能力可以帮助企业保持对数据的控制，并确保在与人工智能系统交互的过程中保持数据的私密性和安全性，从而使企业安心并遵守数据保护法规。
公司
一群有远见的公司已经率先将加密货币和人工智能结合起来
Together.ai
Together的使命是通过打造一个迎合大型基金会模型的开源去中心化云平台，彻底改变人工智能世界。他们已经建立了一个致力于人工智能研究的最大的去中心化云，在那里有许多开放模型，如Bloom、OPT、T0pp、GPT-J和Stable Diffusion。他们的研究工作的一个重点是创建封闭人工智能系统的可访问替代品，同时加深我们对这些模型性能的理解。通过一个有远见的方法，Together旨在构建一个去中心化的超级计算机，无缝连接全球云，采矿基础设施，游戏硬件和笔记本电脑，所有这些都通过区块链技术进行编排。Together的愿景包括公平获取人工智能和计算，有望对该领域产生变革性影响。
Bittensor
Bittensor试图开拓去中心化人工智能网络的发展，主要专注于增强智能合约的数据预言。这项尖端技术利用区块链创建了一个安全、高效和去中心化的框架，用于采购和交付真实世界的数据到智能合约。Bittensor独特的去中心化预言机方法显著提高了数据馈送的准确性、速度和可靠性，将其定位为加密货币和人工智能十字路口的核心参与者。
阿卡什网络
Akash Network
Akash Network正在通过其去中心化的市场改变云计算，为传统云提供商提供一个动态的替代方案。它为用户提供了具有成本效益、弹性和抗审查的计算资源访问。Akash的与众不同之处在于它对人工智能的潜在影响。通过去中心化云计算，Akash为人工智能开发人员打开了访问可扩展、安全和高效资源的大门。这一点尤其重要，因为人工智能严重依赖于广泛的计算能力。Akash的去中心化方法为人工智能计划提供了支持，使其成为人工智能技术发展的关键参与者。
Gensyn Protocol
Gensyn Protocol为机器学习计算建立了一个去中心化的生态系统。该协议使人工智能研究人员和从业者能够无缝地分配他们的计算工作负载。当求解器贡献其计算资源，允许访问高性能硬件进行训练和推理时，验证器确保人工智能任务的准确性和完整性，这对于维持人工智能模型的可信度至关重要。此外，Gensyn通过提供安全映射层和加密训练数据等方法，优先考虑隐私，保护人工智能应用程序中的敏感信息。该协议的去中心化、高效的可扩展性和全球可访问性使AI民主化，使其对用户来说更容易访问和更具成本效益。
Nexus AI
Nexus AI处于金融赋能的最前沿，利用先进的人工智能算法为投资者提供无与伦比的市场趋势洞察。Nexus AI的与众不同之处在于其坚定不移的去中心化承诺，确保投资者对其资产保持完全控制，不受中心化交易所相关风险的影响。该平台的创新产品包括一个尖端的NFT市场，由人工智能驱动，以提高定价、发现和认证，并向投资者分发奖励。此外，由GPT-3驱动的Telegram AI Bot为所有Telegram用户免费提供实时财务建议和市场分析。Nexus AI通过资产智能报告进一步支持明智的投资决策，提供对加密资产的全面见解。通过人工智能驱动的解决方案，如押注仪表板和智能投资机器人，Nexus AI使用户能够自信地驾驭市场，精确高效地实现他们的财务目标。
Modulus Labs
Modulus Labs推出了一种创新的解决方案，旨在将人工智能集成到区块链技术中。他们推出了一个专门为人工智能应用量身定制的零知识(ZK)证明程序，解决了确保去中心化应用程序(dApps)的防篡改人工智能访问的挑战。这一发展使智能合约能够在不损害去中心化基本原则的情况下利用强大的人工智能功能。Modulus正积极致力于通过与Upshot和Ion Protocol等合作伙伴合作，在以太坊平台上推出重要的人工智能应用程序。此外，他们正在为更广泛的社区开放ZKML证明程序。Modulus设想了一个未来，加密问责制可以保护人工智能进入各个领域，包括金融和医疗保健，而不会影响安全性。
Render Network
Render Network是一个提供去中心化GPU渲染能力的平台。这个创新的网络使用户能够通过基于区块链的空闲GPU计算资源市场，在全球范围内使用高性能GPU节点扩展GPU渲染工作。该平台的愿景是使GPU云渲染民主化，使其更高效，可扩展，并可用于下一代3D内容创建。它解决了与网络可扩展性、高效基础设施利用、GPU功率优化以及沉浸式媒体和人工智能应用的数字版权管理相关的挑战。渲染网络将GPU的能力转化为连接3D资产的去中心化经济，为各种行业的开发人员提供解决方案，包括媒体，增强现实，虚拟现实，游戏等。
Ritual
Ritual是一家站在密码学和人工智能交汇处的公司，它彻底改变了开发人员创建、分发和增强人工智能模型的方式。通过利用加密的力量，Ritual为AI提供了一个开放的、模块化的、独立的执行层。它将分布式节点网络与计算资源和模型创建者连接起来，允许创建者托管他们的人工智能模型。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，同时受益于确保计算完整性和隐私的加密基础设施。这个平台的第一个表现形式是Infernet，它标志着一套协议和实用程序的开始，为开发人员和应用程序与Ritual无缝集成铺平了道路，并获得了对其模型和计算提供商网络的未经许可的访问。Ritual设想成为web3空间中人工智能的中心枢纽，推动人工智能世界的创新、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，也是可能性的融合。它代表了机器在一个去中心化的、安全的环境中思考、学习和交易的未来。前进的道路充满挑战，但每一个挑战都是创新和进步的机遇。站在这个十字路口的创新者和思想家有可能书写一个重新定义数字时代轮廓的时代。在我们向前迈进的过程中，必须谨慎、明智和有远见地行事，以确保在巧妙应对挑战的同时收获利益，最终为所有人塑造一个更光明、技术更先进的未来。
——Paul Veradittakit
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