AI与区块链结合有哪些应用场景、挑战和注意事项?

AI和区块链结合的用例

本章将探讨AI和区块链结合的一系列潜在用例。

保障安全

去中心化的基础设施和区块链技术可以为AI系统提供加密保障。我们可以在AI系统中内嵌安全防护栏，避免系统被滥用或恶意操纵。AI开发者可以在代码中设置具体参数，控制AI访问各种关键系统的门槛;还可以利用区块链、智能合约和预言机等防篡改的基础设施创建私钥机制。

区块链系统的设计初衷就是防范各种恶意攻击和操纵，这些安全机制也可以用来防范AI领域的攻击。在中心化系统中，只要某一个环节出问题就可能威胁到整个系统的安全;而去中心化基础设施则是分布到多个节点和多个相互独立的私钥，因此攻击者更难入侵整个系统。

区块链可以有效提升AI应用的安全性，因此企业可以充分发挥AI的潜力，并通过加密技术保障安全性。

追踪供应链

智能合约是在区块链上部署和运行的计算机程序，合约中的代码具体规定了触发条件和触发的结果。智能合约可以自动执行，因此与AI结合时拥有特殊的优势。AI模型接入智能合约，可以预定义具体的条件来执行任务，比如：监测库存情况，当库存不足时自动向外部供应商下订单。

区块链与AI结合还可以将纸质流程数字化，实时监控从生产到交付的每一个环节，以提高透明度并降低欺诈风险。企业将AI的预测分析能力与区块链结合，将能更好地洞察需求模式、优化库存管理并基于数据做决策，以降低成本。

这个用例还可以在其他领域发挥作用，比如减灾工作。将AI分析功能与链上供应链追踪功能相结合，可以帮助以人为本的组织和企业在灾害期间优化资源配置，对赈灾物资的数量和地理位置提供实时数据，以提升效率并更好地分配物资。

验证内容的真实性

DALL-E、StableDiffusion和Midjourney等深度学习模型的出现证明了用文字生成图像或其他媒介拥有无限潜力。

虽然这些模型让我们看到了AI对生产力和创造力的颠覆式创新潜力，但它们也可能被用来散播不实谣言或伪造图片或其他传播媒介。

区块链技术底层是密码学和加密技术，因此可以用来验证图像、视频和文字等媒介的真实性，采用加密技术来验证内容来源以及内容是否被篡改过。这种加密水印技术还可以用来创建防篡改的时间戳，验证消息内容、来源和时间的真实性。

未来如果要保障社会稳定，就必须要能分辨出AI和人类创建的内容。因此可以用加密验证和时间戳来辅助去中心化平台展示、验证和分发内容。这类平台还可以帮助创作者和用户对内容建立信任，确保信息传播媒介没有经过篡改，是真实的，并且所有历史记录都是透明可验证的。

另外，链上通证，特别是NFT，可以有效解决验证数字内容真实性和溯源所面临的问题。NFT是独特的数字资产，可以用来代表资产所有权，并验证图像、视频、文字和音乐等各类文件的来源。

将NFT与某一个内容绑定，可以让创作者创建数字指纹，保障内容在链上可追溯。当内容以NFT的方式铸造出来时，它的来源、转手历史和任何后续修改都变得透明且可轻松验证。这类技术一旦成为标准，可以增强互联网内容的问责机制。发布者可以获得更多激励来保障作品的真实性，而普通人也可以更好地分辨真实和被篡改过的内容。

分析数据

区块链技术最大的价值就是能够最高效地保障数据来源的真实性。要在长期保障数据完整性，最好的办法就是将数据储存在安全性极高的去中心化区块链网络中。因此，区块链也自然是很好的大数据分析平台。

随着区块链越来越多地主导了人类社会经济活动，使用复杂的机器学习模型进行大数据分析也同样能够处理链上的海量数据集。这些机器学习模型可以识别大趋势，并通过预测分析来输出实用的洞察。而这可以帮助企业和个人高效、理性地做出决策，并判断链上经济中新出现的机会。

另外，AI模型还可以优化包括bitcoin在内的区块链共识算法，降低延迟并为区块链节点展开运算。

提供金融服务

有了去中心化金融(DeFi)，任何人只要连上互联网，就可以访问透明的金融服务，展开点对点交易，并与不可篡改的智能合约交互。DeFi生态取得了长足发展，AI模型可以利用这些不断丰富和成熟的DeFi金融服务，基于预定义的指令执行操作和任务，并进行交易结算。

大型语言模型如果能安全地接入互联网，还可以接入Web3的链上金融技术栈，执行支付或交易等常规任务。由于区块链应用本身具有可组合性，AI模型可以执行相互关联的复杂金融交易，并且无须依赖任何中介和不透明的传统金融系统。

另外，DeFi应用中还可以利用AI来自动执行投资策略，并利用安全、透明的去中心化基础设施为用户提供创新金融服务。AI擅长决策，而区块链则擅长记录实时交易行为，因此二者结合，可以基于机器学习算法来建立自动合规和欺诈监测流程。

提供医疗保健服务

一些区块链很适合用来储存敏感数据，而高级AI模型也可以利用这一点来分析健康数据并识别反复出现的规律，并基于医疗照影和病例来做出准确诊断。另外，同态加密等创新加密技术也可以在不泄露数据隐私的情况下对数据进行运算。

AI和区块链技术可以安全地储存和分享病例、医疗研究数据以及其他敏感数据，以此提升医疗数据的管理水平、隐私和安全性。医疗保健和长寿领域的研究者将可以更有效地展开异地合作，并在最大程度上保障数据安全。

可以将区块链技术作为底层数据存储方案，在此基础上开发AI诊断工具并定制治疗方案，同时增强数据隐私性并提升医疗保健系统的效率和定制化水平。

保障透明性

目前深度学习模型所面临的一大挑战就是决策流程不透明。由于这些模型非常复杂，有时会参杂几千亿个参数，因此专家也很难解释为什么某个模型会针对某一具体问题输出具体的回答。

虽然这种不透明是深度学习模型的一个基本特征，而且开发出可以解释自己决策的AI模型归根到底是AI研究者的工作，但是区块链网络还是可以在某种程度上利用其透明性来解决AI模型不透明的问题。

区块链可以透明地记录数据，因此可以让AI模型为运行创建清晰的框架，基于算法的决策模型来分析审计轨迹，利用不可篡改的数据账本来查看模型所使用的数据。最终，这样做会进一步提升AI模型推荐算法的质量。

去中心化的数据存储

许多AI模型都非常依赖大型数据集。虽然数据只是其中一个要素，但却可以极大地影响AI系统的性能。Filecoin、IPFS和Arweave等区块链可以提供去中心化的存储解决方案，有效保障训练数据的质量并准确地进行数据溯源。另外，正如上文所述，创新的加密技术也能为深度学习模型提供加密数据集，并同时保护数据隐私。

将区块链存储解决方案与深度学习技术结合在一起，将提升AI系统的安全性和可靠性，并同时增强决策过程中的透明性和可信度。

开发智能合约

随着GithubCopilot等AI辅助开发工具的出现，智能合约开发者的效率得到了大幅提升。另外，还可以在智能合约应用中集成由AI驱动的API接口，分析现实世界中的传感器数据或社交媒体上的用户情绪，或者创建生成式模型。而这些将最终推动新一代Web3应用的发展。在这个demo中，Google的AI负责人LaurenceMoroney展示了如何使用StableDiffusion和ChainlinkFunctions为智能合约开发AI艺术生成器。

AI还可以帮助游戏开发者创建出整个游戏世界、游戏内资产、NPC以及游戏剧本事件，以解锁全新的Web3游戏体验。另外，开发者还可以用自然语言和生成式AI模型来开发游戏机制，并将这些参数嵌入游戏的链上逻辑。一群游戏爱好者可以用生成式AI模型辅助编写开源代码，共同开发游戏。

AI结合区块链的挑战和注意事项

虽然AI与区块链技术结合可以为许多行业带来诸多好处，但要真正激发出两者的潜力，仍需克服一些挑战。AI模型一直以来都面临一个问题，那就是搜集数据，因为它们必须接入多个不同的数据集。要完美结合AI和区块链，就必须要解决这两个平台之间的互操作性问题，并且建立标准来增强这两个技术之间的连接性和兼容性。

另外，还需要升级数据隐私框架，以解决AI和区块链集成过程中遇到的问题，保障用户隐私和信任。

虽然这两个技术都有潜力重塑社会根基，但是目前公众对它们的认知还不够。如果能够向公众普及AI和区块链技术结合的好处、风险和注意事项，就能让大家对区块链和AI技术的结合更有信心，并提高用户需求。

一旦更多人看到了去中心化系统和AI技术之间的协同性，就会有更多AI系统集成加密安全机制和区块链应用。这将有效解决用户信任问题，并让他们更放心与AI交互，并推动AI技术可持续发展。

AI和区块链的未来

AI的优势是大规模智能化，而Web3优势是大规模协调、价值交换和信任最小化。因此当二者结合，将打开新世界的大门，为众多行业带来更高的安全性、透明性和效率。

AI和区块链结合将对各个行业形成巨大的颠覆性影响。随着越来越多企业开始使用集成了AI技术的软件来自动化工作流程、提升效率并优化业务，AI模型将不断进入更多细分市场。

与此同时，随着近几十年来公众对机构的信任不断下降，用户也越来也倾向于选择拥有加密保障的应用。这两种范式转型交汇在一起，势必将重塑社会和经济的运转方式。