AI 和加密货币的结合具备颠覆数位世界的潜力，标志着技术共生的新时代的来临。本文源自 PAUL VERADITTAKIT 所着文章，由白话区块链整理、编译及撰稿。
（前情提要：AI、元宇宙概念币回头涨！TAO近7天飙涨 88%、RNDR今年已翻6倍多）
（背景补充：区块链与AI结合不是幻想！实现场景有哪些？）
本文目录
关键要点
一、引言
随着数位革命持续改变我们的世界，我相信有两种技术因其颠覆性潜力讲尤为突出：AI 和加密货币。
AI 凭藉其模拟人类认知功能并能从资料中学习的能力，最近已经成为技术创新的前端。其应用领域涵盖医疗保健到娱乐，广泛而具有变革性。
而加密货币则以强大的区块链技术为支撑，承诺了一个去中心化的金融未来，赋予个人权力并简化流程。AI 和加密货币的结合呈现出强大的融合，标志着技术共生的新时代的来临。
1、AI 能够解决加密货币领域的问题
虽然加密货币已经成为一种革命性的交易和投资手段，但并非没有挑战。市场波动性是投资者的一个紧迫关切点。AI 在资料分析方面的优势可以筛选海量的历史资料，以更高的准确性预测价格波动。
此外，随着加密货币日益被主流采纳，安全性变得至关重要。这些数位货币的去中心化特性使其容易受到欺诈和骇客攻击。在这里，机器学习模型可以被训练来检测异常的交易模式，加强防范潜在的安全漏洞。
可扩展性和交易速度是加密货币世界中的其他重大挑战。随着更多人加入区块链网路，确保快速且无缝的交易变得至关重要。先进的 AI 演算法可以优化网路流量，确保高效的资料流动和更快的交易时间。
最後，与加密货币挖掘相关的能源消耗是一个全球性关切点。AI 可以在优化挖掘过程中发挥关键作用，减少能源消耗，为更可持续的加密货币生态系统铺平道路。
延伸阅读：从Binance Labs第6季孵化专案，看区块链+AI趋势
2、加密货币与 AI 交叉应用案例
1）去中心化 AI 市场：加密货币的优势
在 AI 领域，像 Hugging Face 这样的平台因其在使预训练 AI 模型的获取民主化方面发挥的作用而受到了相当多的关注。然而，在加密货币领域出现的去中心化 AI 市场引入了一种新颖的民主化和去中心化维度，甚至超越了传统平台（如 GitHub）为开原始码提供的范围，包括 Web3 程式码和智慧合约。
2）Hugging Face 和传统 AI 模型仓库
作为知名的人工智慧模型仓库，Hugging Face 在使尖端人工智慧模型普及化方面发挥了关键作用。它提供了一个集中式平台，使用者可以访问、分享和调优预训练模型。这显着降低了人工智慧从业者和开发者的准入门槛，使他们能够利用最先进的模型来处理各种自然语言处理（NLP）任务。
3）由加密货币驱动的去中心化 AI 市场
然而，由加密货币驱动的去中心化 AI 市场，比如那些建立在区块链技术之上的市场，将民主化和去中心化提升到了新的水平。
具体体现在：
总之，虽然像 Hugging Face 这样的平台在使人工智慧模型获取民主化方面取得了重大进展，但基於加密货币的去中心化 AI 市场通过融合区块链的去中心化、真正所有权和基於 Token 的激励原则，进一步完善了这些基础。这种加强的民主化和去中心化水平有望通过促进合作、创新和更公平地分配利益来重塑 AI 领域。
5）AI 增强智能合约
传统智能合约预先编码了特定条件。通过整合人工智慧，这些合约可以变得自适应，动态响应外部资料和条件，从而产生更高效和多功能的去中心化应用。
实际例子：
想像一个建立在区块链技术上的去中心化保险平台，为农民提供与天气相关的保险政策。传统的保险合约依赖预定义的条件和手动理赔处理，这可能很慢且容易引发纠纷。在这种情况下，AI 增强的智慧合约就发挥作用，颠覆了保险行业。
6）链上资料分析：利用机器学习
区块链以其庞大的交易资料库，为资料科学家和机器学习爱好者提供了一个宝库。像 CertiK 和 TokenMetrics 这样的公司利用机器学习工具的力量，从这些资料中得出宝贵的见解，从而增强安全性，优化投资策略，并提高整体区块链效率。
7）去中心化 GPU 共享：赋能人工智慧并赚取加密货币
去中心化 GPU 共享是一个新颖的概念，它对人工智慧和机器学习社群内计算资源利用方式带来了根本性转变。就像 Filecoin 通过激励使用者分享未使用的储存空间来颠覆资料储存一样，去中心化 GPU 共享也基於类似的原则运作。
8）单位经济学
去中心化 GPU 共享网路中的单位经济学围绕着加密货币奖励展开。当您将您的 GPU 借给网路时，您会以 Token 形式获得补偿。您获得的 Token 数量取决於多个因素，包括您的 GPU 的计算能力、您的贡献持续时间以及网路内对 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。
总的来说，去中心化 GPU 共享不仅赋予个人和组织获取用於 AI 任务的强大计算资源的能力，还使 GPU 所有者能够有效地变现其硬体。这是一个促进合作、成本效率和在机器学习生态系统内的可访问性的双赢模式。
9）RLHFToken 模型：以土耳其机械工人类比，连线 AI 和激励机制
基於人类回馈（RLHF）的 Token 模型和 AI 的强化学习提供了一个迷人交集。在某些传统金融领域难以实现的专业领域中，这个概念可能具有特殊的影响力。
以下是一个连贯的解释：
在 RLHFToken 模型中，主要思想围绕着使用 Token 奖励来激励人类使用者为 AI 系统提供有价值的回馈和训练。想像一下，一个 AI 系统需要针对特定任务进行训练，比如社交媒体平台上的内容稽核。
传统上，训练 AI 模型通常涉及雇佣人类训练者来标记资料或微调演算法，这个过程可能耗费大量资源。然而，RLHFToken 模型提出了更创新的方法。它们激励使用者积极参与 AI 系统并提供回馈，通过为他们的贡献奖励 Token。
二、整合 AI 和加密货币的挑战
虽然人工智慧和加密货币的整合具有巨大的潜力，但也带来了一系列挑战。AI 模型，特别是深度学习模型，由於其不透明性经常被称为 「黑盒子」。将这种不透明性与区块链的透明性结合起来可能引发对问责和信任的担忧。解决这些问题对於建立在这些技术交汇点上的安全可信环境至关重要。
另一个挑战在於资料隐私。在某些人工智慧应用中，平衡区块链的透明性和对资料保密性的需求可能有些棘手。确保遵守像 GDPR 这样的法规，同时保持区块链的去中心化精神，带来了独特的挑战，需要创新的解决方案。
三、未来展望
随着人工智慧和加密货币技术的不断成熟，它们的融合将带来前所未有的应用。
zkML（零知识机器学习）
zkML 的基本能力之一是能够以加密方式证明特定的机器学习模型产生了结果，而不泄露模型的细节，为安全和透明的资料处理提供了新的可能性。在商业领域，zkML 为创新应用打开了大门，包括：
AI 生成内容的真实性
过区块链技术验证 AI 生成内容的真实性有望重塑内容创作和分发方式。这种创新解决了数位时代的一个紧迫问题，在这个时代，AI 能够逼真地模仿人类生成的内容，引发了对於错误资讯、智慧财产权和数位媒体信任的担忧。
通过将内容真实性锚定在区块链上 —— 一个防篡改和透明的帐本 —— 消费者、创作者和机构可以方便地确定数位内容的来源和完整性。这不仅有助於检测和缓解恶意深度伪造和欺诈内容，还保护了创作者的智慧财产权，并赋予消费者可信赖的资讯来源。
隐私和安全保障
今天企业面临的一个迫切挑战是在与像 OpenAI 这样的人工智慧平台共享其专有资料时所带来的不确定性。关於资料隐私的问题涉及到资料是否被用於训练，谁可以访问这些资料，以及在计算过程中资料是否始终保持安全。
虽然存在非区块链解决方案，如本地模型、Azure 等云服务以及法律协议，但区块链在提供透明和防篡改的资料互动记录方面具有明显优势。它可以让企业验证其资料在计算过程中始终保持不可读性，为资料隐私和安全提供更高水平的信心。这种保证对於处理敏感资讯的行业，如医疗保健或金融领域至关重要。
总之，区块链建立不可变帐本的能力可以帮助企业掌控其资料，并确保在与人工智慧系统互动过程中始终保持资料的私密性和安全性，为企业带来安全感并符合资料保护法规。
📍相关报导📍
新「AI / 区块链立委」诞生？葛如钧（宝博士）成为国民党不分区第三名
比尔盖兹：AI助理将从七大面向「全面改革」人类生活
前阿里巴巴策略长曾鸣》10年3大技术变革！点名AI、区块链、Web3..
Arthur Hayes预言：2024牛市启动，AI与加密货币结合看好Filecoin！
