人工智能与区块链：建立永久的出处追踪与公众信任

0G Labs 首席执行官 Michael Heinrich 表示，人工智能 (AI) 似乎注定会成为日常数字应用和服务的核心，将 AI 模型锚定在公共区块链上可能有助于“建立永久的出处追踪”。Heinrich 表示，这样的出处追踪可以进行“事后或实时监控分析”，以检测 AI 模型训练期间的任何篡改、偏见注入或有问题数据的使用。

在对 Bitcoin.com News 问题的详细回答中，诗人兼软件工程师Heinrich认为，以这种方式锚定人工智能模型有助于维护其完整性并培养公众信任。此外，他还表示，公共区块链的去中心化性质使它们能够“充当人工智能系统的防篡改和抗审查注册表”。

谈到数据可用性或缺乏数据可用性，0G Labs首席执行官表示，这对开发人员和用户来说都是令人担忧的事情。对于基于第 2 层解决方案进行构建的开发人员来说，数据可用性很重要，因为他们各自的“应用程序需要能够依靠安全的轻客户端验证来确保正确性。”对于用户来说，数据可用性可以确保“系统按预期运行，而无需自己运行完整节点。”

尽管数据非常重要，但其可用性仍然很昂贵，占交易成本的 90%。Heinrich 将此归因于以太坊有限的数据吞吐量，约为 83KB/秒。因此，Heinrich 表示，即使是少量数据在链上发布也会变得非常昂贵。

区块链的核心属性——不变性、透明度和可证明的状态转换，可以在此发挥至关重要的作用。通过将人工智能模型、其训练数据以及模型创建/更新过程的完整可审计记录锚定在公共区块链上，我们可以建立永久的出处追踪。这允许事后或实时监控分析来检测任何可能损害模型完整性的篡改、偏见注入、使用有问题的数据等。

去中心化的区块链网络可以避免单点故障或控制，从而充当 AI 系统的防篡改和抗审查注册表。它们的透明度使 AI 供应链能够被公众审计，而这在当前中心化且不透明的 AI 开发流程中是很难做到的。想象一下，如果有一个超越人类智能的 AI 模型；假设它提供了一些结果，但它所做的只是在中央服务器中更改数据库条目，而不提供结果。换句话说，它可以在中心化系统中更容易作弊。

Tags：人工智能, 区块链

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