简介
过去一个月，随着社交媒体平台充斥着展示ChatGPT如何接近颠覆众多行业的例子，这款人工智能产品在互联网上掀起了一场风暴。
区块链与人工智能被公认为未来几年将重塑社会的两大关键技术。然而，关于这两种技术的结合以及它们将如何共同塑造未来的讨论却相对较少。
尽管两种技术有巨大的相互促进潜力，但目前在可扩展性、基础设施建设以及开发创新技术的复杂挑战方面的限制，仍然是制约它们交叉融合的主要障碍。
人工智能与区块链面临的挑战有何相似？
在开发这两种技术时，开发者面临的挑战出奇地类似。无论是应用的可扩展性、人们对这些技术的信任，还是环绕它们的难以逾越的障碍，都给吸引更多用户带来了挑战。
ChatGPT自上线五天后便迅速吸引了一百万用户，创造了平台增长的记录。但紧接着，由于服务器容量达到极限，许多用户难以访问该服务。尽管文本数据的简单性使得语言模型相对容易扩展，但随着数据的复杂度和维度增加，模型及其应用的复杂性也随之增加。
在区块链领域，智能合约和区块链的可扩展性问题已被广泛记录，很多工作都在尝试通过升级基础设施来实现更广泛的应用。比如，通过Lightning Network扩展比特币，通过第二层技术扩展以太坊，以及Cosmos应用链和Avalanche子网等其他方法。
这两种技术的结合进一步加剧了各自的挑战，因为它需要在区块链的限制条件下部署人工智能模型。
人工智能的伦理考量
DeFi 领域和加密货币带来的重要启示之一是，它们能够实现全球公平、去中心化的资产所有权，让每个人都有机会参与数字经济的各个层面。
然而，要使人工智能在此扮演关键角色，保持其中立性至关重要。不过，目前的研究却显示出完全相反的情况。
实际上，很多研究表明，人工智能对特定地区、民族甚至特定语言存在偏见，例如处理阿拉伯语时的困难。要理解这一现象，我们需要探究人工智能模型的构建方式——它们是基于训练数据生成的。在语言模型方面，最先进的人工智能主要针对英语或汉语进行开发。
这只是众多例子中的一个。其他情形中，后果可能极其严重。比如，如果人工智能模型用于基于基因组数据诊断疾病，那么对于未曾训练过的人群，可能容易出现误诊。理解人工智能不是一个拥有知识的抽象实体，而是一个训练有素的计算机，专门识别数据集中的特定模式，这一点对于理解使用人工智能可能带来的后果至关重要。
结合人工智能与区块链的两种可能方式包括用于认证目的和优化市场。这可能涉及从欺诈检测到流动性结构优化等各种应用。
然而，这些都是敏感的应用领域，如果处理不当，例如错误地识别特定群体的欺诈或对某些人不利地配置流动性，都可能对数字经济中的公平实施产生负面影响。
虽然所有系统和社会中都某种程度上存在偏见，人工智能并非带来新问题，但其应用可能会减轻或加剧现有偏见。
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面临的障碍
人工智能的应用主要依托于三个要素：充分的建模数据、具有预测性的明确应用场景以及必要的基础设施。在当前的区块链生态中，这三者都是挑战所在。
区块链技术的一大优势是其上发生的所有交易数据都是透明和开源的。这为未来的应用开辟了广阔的可能性。比如，每一个包含交易的以太坊区块数据都被打上了时间戳。此外，通过预言机提供的价格源可以获得所有加密货币的历史价格数据。尽管数据资源丰富，但并不意味着就有明确的AI驱动应用场景。此外，聚合这些数据本身就是一个挑战，更不必说，访问高质量区块链数据所需的API每月可能要花费数千美元。
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另一个难题是加密领域缺乏明确的AI应用场景。此外，确定一种基于AI的方法是否最终成功还需要大量的研究。要启动一个成功的AI应用，不仅需要找到产品与市场的契合点，还要开发出一个有效的解决方案。AI尚未在独立场景中取得显著进展，因此找到一个结合AI和区块链的解决方案是一个额外的挑战。
目前最为成熟的方面是基础设施的开发。已有数个项目试图为AI的链上部署提供基础设施，或利用区块链促进AI的应用。
开发者面临的挑战
在区块链与人工智能交叉领域，寻找对两者都有深刻理解的开发者是一项重大挑战。许多开发者可能专精于其中一个技术，但这两者的结合需要一种罕见的技能组合。这对那些希望开发去中心化人工智能应用的公司来说，找到启动项目所需的人才尤其困难。
另一个障碍是，机器学习主要使用Python进行开发，而Python可能并不是区块链开发的最佳选择。这导致两种技术之间的分离，使得开发者难以将它们无缝整合。为解决这一问题，一些公司正开发新的编程语言，专为同时兼顾区块链和人工智能而设计。例如，正在Solana区块链上开发的Seahorse语言，就旨在使开发者能够使用Python编写Solana程序，从而桥接Web2和Web3的差距。
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正在建设什么？
尽管在链上开发人工智能存在挑战，但这并不意味着没有人在做。目前有几个团队正在研发基于人工智能的区块链解决方案和基础设施。
一些项目是基于人工智能的协议，试图改善使用区块链的用户体验，而其他项目则是基于区块链的协议，试图改善人工智能的用户体验。两种基础设施改进都有可能的事实是一个很好的证明，显示了人工智能和区块链将来会对彼此产生的潜在影响。
目前有三个主要的项目在贡献基础设施的发展，它们是Fetch，Ocean和SingularityNet。
Fetch
最大的项目之一是Fetch.ai，这是一个使用Cosmos SDK构建的权益证明区块链，允许人们无缝部署数字孪生体和设置自主经济代理（AEAs）。它也可以在以太坊区块链和币安智能链上使用。通过设置AEAs和数字孪生体，Fetch认为人们将受益于非永久性损失保护，可能会受到地毯拉动事件的保护，甚至能够利用套利机会。他们的平台旨在帮助用户管理资产，并减少用户无法即时访问资金时存在的风险。
Fetch最近活跃用户数有所上升，其使用高峰出现在2022年12月。虽然这些数据与过去一个月dApp的增加使用量一致，但令人惊讶的是看到2021年的活动水平，这在大多数加密领域并不常见。Fetch代表了在成品和使用方面整合区块链的最先进的人工智能工具，这可能正是它是市值最高的协议的原因。在市场运行24/7的情况下，能够自动管理风险是一个关键的发展领域，可以在用户不可避免地离开市场时保护他们。
Ocean
另一个取得了一定关注的主要协议是Ocean Protocol，它允许人们使他们的私人数据可用于平台上的使用。获取有用信息对于任何试图利用机器学习的人来说都是一个挑战，Ocean试图通过其计算至数据方法解决这个问题，该方法允许在这些数据集上进行远程计算。那些创建/分享高质量数据集的人将通过访问数据的用户获得Ocean代币的奖励，创建一个由区块链驱动的新市场，使去中心化数据共享成为可能，并允许用户从他们拥有或创建的数据集中获利。它还保持了数据的隐私和安全性，因为数据从未离开创作者的所有权或从服务器导出。这是有用的，因为分享数据往往存在大量的合规问题，这通过允许远程访问数据同时永不让平台用户获得数据所有权来缓解这个问题。
自2023年初以来，Ocean Protocol的使用有所增加，但自2020年首次推出以来，其每周使用量有了显著下降，当时有数千名独立用户。然而，这与整个加密领域的dApp使用情况并不不一致，因为许多自2022年初以来大幅下降。
SingularityNet
在三个最受关注的AI驱动协议中，SingularityNet旨在促进将AI服务连接到需要它的人。它充当一个去中心化交易所，任何人都可以在上面列出自己的AI服务供他人购买。此外，它还奖励那些为网络提供处理能力以帮助AI网络运行的人代币。有效地，SingularityNet渴望成为一个AI活动中心，为用户带来服务的同时帮助复杂网络执行任务。
这些图表都讲述了相同的故事，尽管程度不同，AI协议自2022年底/2023年初以来见证了使用量的增加。重要的是要注意，ChatGPT的发布以及微软投资100亿美元的消息激发了人们对与AI相关的区块链项目的讨论。观察这一趋势是否保持增长或达到平稳将是理解这一使用量增加是否纯粹是投机的关键。
其他潜在应用场景
零知识证明是一项表现出巨大潜力的关键技术，它不仅有望加快区块链交易速度，还可能因其加密技术而大幅提高数据安全，这对数据和人工智能领域的未来影响至关重要。
另一个区块链能够增强数据安全并优化机器学习结果的方式是通过一种称为去中心化群智学习的过程。这与Ocean Protocol保持数据隐私和安全的方式相似，群智学习是一种机器学习模型的通信实践，通过区块链网络进行，目的是去中心化共享过程。在因合规问题无法共享数据的情况下，这种方法允许各自训练的模型结合并调整其权重，以整合来自所有数据集的输入到最终模型中。研究显示，这种方法的效果可与在本地训练所有数据集的模型一样好。这种方法的吸引力在于，来自不同地区的人们可以联合形成有效的模型，并因其模型的重要性而获得奖励。这种框架将使人们能够以一种真正去中心化且基于功绩的方式共同开发人工智能应用。
结论
人工智能与区块链技术的同步发展正逐步成形，尽管仍处于初期阶段，人工智能基础设施和链上数据的访问都在不断改善，未来可能引领到突破性应用。虽然两种技术的融合面临诸多挑战，但众多开发者正努力扩展这些技术并寻找现实世界的应用案例。随着两者的可扩展性和实际应用逐渐成熟，两者的交集在所难免。