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從表面上看，人工智能和區(qū)塊鏈有很多共同點。兩者都是變革性的技術(shù)，有可能重塑它們所涉及的每個行業(yè)。兩者都吸引了大量投資，更不用說炒作了。兩者都是鈍器，只有當它們敏銳地鋒利并精確地揮舞時，它們的全部力量才能體現(xiàn)出來。
當人工智能和區(qū)塊鏈智能結(jié)合時，它們可以實現(xiàn)奇妙的事情。人工智能使智能的邊際成本實際上為零，區(qū)塊鏈使協(xié)調(diào)的邊際成本實際上為零，因此豐富。智能自治系統(tǒng)。用于數(shù)據(jù)跟蹤和內(nèi)容歸因的可驗證框架。分配數(shù)字資源的循環(huán)經(jīng)濟。但這還不是這對夫婦帶來的全部內(nèi)容。當區(qū)塊鏈與人工智能明智地結(jié)合時，它就有能力解決后者最令人擔憂的缺陷。因為毫無疑問，AI目前的形式充滿了它們。
你相信誰？
人工智能正在迅速改變行業(yè)，從自動化日常任務(wù)到提升客戶體驗。然而，隨著人工智能更深入地嵌入到從醫(yī)療保健到交通運輸?shù)年P(guān)鍵決策中，透明度和問責制的警報響起。偏見、操縱和不透明的決定可能會削弱人們對人工智能的信任，削弱其巨大的潛力。這就是區(qū)塊鏈有機會大放異彩的地方。通過一個去中心化、不可變的分類帳作為真相的基礎(chǔ)，人工智能可以融入目前所缺乏的可驗證性和道德。區(qū)塊鏈為目前失去信任的技術(shù)帶來了信任。
人工智能偏見就像氣候變化一樣：無處不在，但卻無處不在。無法反駁，但往往很難指出。有時，這種公然行為是公然的，例如谷歌的Gemini工具生成了極其不準確的歷史圖像。不過，更多時候，我們所擁有的只是一種感覺，即有些事情不對勁，沒有能力輕易證明它，更不用說解決它了（例如，就在幾周前，Deepseek R1聲稱特朗普是美國前任總統(tǒng)）。我們甚至不要開始“結(jié)盟造假”，人工智能聲稱在取悅他人的同時秘密維護自己的議程。
除了偏見，后門攻擊構(gòu)成了更嚴重的威脅。惡意行為者可以在訓(xùn)練過程中嵌入隱藏的觸發(fā)器，導(dǎo)致AI在激活時錯誤識別-例如，錯誤分類具有特定模式的圖像。這些漏洞有可能實時損害系統(tǒng)，并且不易修復(fù)。它告訴我們，隨著人工智能變得越來越人性化，它繼承了我們最壞的習慣-包括欺騙的能力，然后，當壓力下，加倍撒謊。
人工智能在圖像生成方面搞砸是一回事;自動駕駛算法忽略停車標志則是另一回事。這甚至還不是人工智能出錯時可能發(fā)生的最壞情況。
高風險游戲
在航空和機器人等安全關(guān)鍵領(lǐng)域，值得信賴的人工智能是不可談判的。航空業(yè)越來越依賴人工智能進行空中交通管理、預(yù)測性維護和自動駕駛系統(tǒng)。由于有偏見或被黑客攻擊的算法造成的失誤可能是致命的。雖然人工智能擅長預(yù)測機械故障，節(jié)省數(shù)十億美元的停工時間，但其可靠性需要監(jiān)督。如果在有缺陷的集上訓(xùn)練，航空領(lǐng)域的人工智能診斷工具可能會動搖，誤解數(shù)據(jù)。公共安全取決于透明、負責任的人工智能--如果沒有它，信任和生命就會受到威脅。
當汽車首次發(fā)明時，事故并不罕見，但由于道路上速度慢且車輛稀少，事故很少致命。但一旦汽車行業(yè)跟上步伐，發(fā)動機變得更加強大，就需要采取安全措施來減少交通事故。人工智能目前正處于Model T階段：一個改變游戲規(guī)則的人，但其最終形式尚未實現(xiàn)。一旦人工智能進入正軌并嵌入到任何地方，失敗或偏見的風險就會成倍增加。這就是為什么現(xiàn)在是采取行動解決人工智能問題的時候了--正是在這里，區(qū)塊鏈可以被證明是無價的。
問責制作為一種服務(wù)
區(qū)塊鏈為人工智能帶來了問責制。其去中心化、不可變的設(shè)計可以記錄訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型參數(shù)和決策日志，從而能夠獨立驗證人工智能的完整性。模型采取的每一步--數(shù)據(jù)輸入、訓(xùn)練周期、輸出--都可以由任何人審計，并且無法隱藏在不透明算法（即眾所周知的黑匣子）背后。
目前，區(qū)塊鏈用我們的錢完成這項工作，提供了真相記錄，由于其公開驗證性，每天都能以深度信任的方式轉(zhuǎn)移數(shù)十億美元。這種同樣的透明度可以確保人工智能模型不被篡改，并允許追蹤不穩(wěn)定行為的根源。這不是手動檢查每一個人工智能動作：這是關(guān)于有能力這樣做。當一切都是真實的，沒有什么是隱藏的。
在去中心化系統(tǒng)中，多個節(jié)點可以驗證人工智能代理的行為，通過共識發(fā)現(xiàn)偏差、后門或故障等異常，就像區(qū)塊鏈保護加密貨幣網(wǎng)絡(luò)一樣。如果AI的行為不可預(yù)測，節(jié)點可以標記并替換它，確保實時糾正。去中心化人工智能和區(qū)塊鏈的融合構(gòu)建了一個強大的信任框架，將不透明的“黑匣子”模型轉(zhuǎn)變?yōu)橥该?、可驗證的系統(tǒng)。
不要忘記治理
區(qū)塊鏈在人工智能的背景下做得非常好，但我們尚未解決這個問題：治理。沒有適當治理的人工智能可能會變得流氓，做出無法追蹤的決定，從而改變審查。區(qū)塊鏈通過負責任且（再次有這個詞）可驗證的去中心化治理結(jié)構(gòu)來應(yīng)對這一點。
智能合同可以編碼道德標準，強制人工智能開發(fā)的公平性和透明度。他們可以強制提供無偏見的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或標記不合規(guī)行為，暫停模型的部署直到修復(fù)。區(qū)塊鏈還授權(quán)開發(fā)者和用戶等利益相關(guān)者參與治理，投票決定人工智能的規(guī)則。這種集體監(jiān)督遏制了自主的越權(quán)行為，在傳統(tǒng)系統(tǒng)不足的地方促進了問責制。
一種共生關(guān)系
雖然區(qū)塊鏈是修復(fù)人工智能最嚴重缺陷的理想技術(shù)，但這種關(guān)系是雙向有效的。反過來，人工智能正在使鏈上宇宙成為一個更安全、更高效、最終利潤更高的工作和娛樂場所。但這是另一個博客了。此時此刻最重要的是，如果人工智能要充分發(fā)揮其潛力，它不僅可以從區(qū)塊鏈中受益--它需要區(qū)塊鏈。否則，所有與人工智能偏見、后門和不透明算法失控捆綁在一起的問題，都有可能破壞進步。
通過將人工智能的內(nèi)部運作記錄在不可變的賬本上，區(qū)塊鏈正面解決了偏見和操縱問題，而在航空等高風險領(lǐng)域，它增強了安全性和信心。如果說人工智能是觀察者，掃描我們的數(shù)據(jù)庫并分析我們的系統(tǒng)，那么區(qū)塊鏈就是觀察它的觀察者。人工智能讓世界變得更美好、更智能。當其行為和輸入被記錄在區(qū)塊鏈的不可變分類帳上時，也會使其成為一個更公平、更開放的分類帳。
邁克爾·海因里希是斯坦福大學畢業(yè)生，曾在Garten擔任創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。作為2022年百強企業(yè)家，邁克爾的作品發(fā)表在《哈佛商業(yè)評論》和《黑客意識》等雜志上。在斯坦福大學期間，他被提名與工業(yè)技術(shù)研究所（ITRI）合作，改變臺灣創(chuàng)業(yè)教育。他之前的公司Garten于2016年被YCombinator錄取，并融資多輪，最終獲得獨角獸地位。Michael正在通過0 G Labs領(lǐng)導(dǎo)第一個支持鏈下數(shù)據(jù)驗證的模塊化人工智能鏈的開發(fā)。
