探究区块链和AI的交汇如何重塑世界

发布时间：2023-11-17 10:43:18 所属栏目：外闻来源：

导读：世界是由技术或基础设施发生巨大变革的时期塑造的，当它们发生巨变，释放出代际功能创新时，就会塑造一个全新的世界。比如电报和铁路，光纤电缆和互联网，或者是移动电话和3G网络等！

由此，我们相信，人工智能（

世界是由技术或基础设施发生巨大变革的时期塑造的，当它们发生巨变，释放出代际功能创新时，就会塑造一个全新的世界。比如电报和铁路，光纤电缆和互联网，或者是移动电话和3G网络等！

由此，我们相信，人工智能（AI）和区块链这两个开创性领域的交汇就是一个新的变革时刻。

为什么这么说呢？因为有三大理论支撑！

① AI的兴起将增加对区块链技术的需求

② AI将加速去中心化应用程序的成熟和采用

③ 去中心化基础设施的开源创新将塑造AI的未来

人工智能具有高影响力的领域很多，但大致可以归纳为三个主要类别：

① 面向用户的智能系统、产品或应用程序

② 提高企业的运营和/或资本效率

③ 消除了内容创作的边际成本

要理解其中的原因，重要的一点是要考虑驱动智能系统进化的核心输入。机器学习从根本上来说是由数据、反馈机制和算力驱动的。

OpenAI和Anthropic等人工智能/机器学习领域的主要参与者已经在整合资源，并围绕自身模型和数据建立壁垒。但是，尽管在计算、数据和分销方面具有早期优势，这种做法可能会破坏最初催生该行业的协作开发周期，扼杀发展势头。

1、开源建设势头

用于预训练、训练和微调的开源数据集，以及免费访问的基础模型和工具，鼓励着大大小小的企业直接利用开源系统和工具尽情发挥创造力。

谷歌泄露的一篇文章概述了闭源和开源代码世界之间的差距正在迅速缩小。值得注意的是，如今96%的代码库都使用了开源软件，这一趋势在大数据、人工智能和机器学习领域尤为明显。

历来，三大巨头AWS、Google Cloud和Azure都是通过将工具和服务分层来占领市场，从而在企业竞争中深入巩固自己的地位。这种主导地位给企业带来了许多挑战，从限制性运营依赖到云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要提供商收取的溢价。

2、加密与AI：双向价值关系

我们对人工智能和区块链之间潜在的共生关系感到异常兴奋。

加密中间件可以通过建立有效的计算和数据市场以及证明或隐私工具，极大地改善人工智能供应方的信息输入。

不可否认，加密技术已经取得了长足的进步，但协议和应用程序仍然受到主流用户使用的仍然不直观的工具和用户界面的影响。同样，智能合约本身可能会受到限制，无论是在开发人员的手动工作负载需求方面，还是在整体功能的流动性方面。

Web3开发人员是一群非常高产的人。高峰时期，仅仅7.5万名全职开发者就创造了价值数万亿美元的产业。编码助手和ML增强DevOps有望助力现有工作，而无代码工具正在迅速赋能新一类建设者。

随着机器学习功能被整合进智能合约并被带到链上，开发人员将能够设计出更加流畅和富有表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用程序。这种链上体验的跨越式功能改进将吸引新的——可能是更多的——受众，催化出重要的采用反馈飞轮。

3、采用零知识证明利用机器学习的无限知识

区块链行业寻求技术解决方案，在保持无需信任动态的同时实现资源高效计算，这使得零知识证明取得了十足进展。

虽然最初的设计是为了解决以太坊虚拟机等系统固有的资源瓶颈，但ZK证明提供了一系列与人工智能相关的有价值的用例。

一个明显的例子就是对现有用例的简单扩展：高效、简洁地验证计算密集型过程，比如在链下运行ML模型，这样最终产品就可以通过智能合约以ZK证明的形式在链上整合。

存储证明与协同处理相结合可以更进一步，在不引入新的信任假设的情况下，使链上应用程序更灵活敏捷，从而大大增强其功能。

当通过API调用ZK证明时，ZK证明可以用来验证特定模型或数据池是否真正用于生成推断。它还可以隐藏模型在医疗保健或保险等客户敏感行业中使用的特定权重或数据。

公司甚至可以通过交换数据或IP来更有效地协作，从共享学习中受益，同时仍然保持其资源的所有权。

4、长尾资产及潜在价值

加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流的卓越架构师的作用。在过去的几年里，还出现了代表链下有形资产的链上流动性市场。

ML模型与区块链围栏（rails）相结合，将重新设计以前由于缺乏数据或买家深度而无法获得的非流动性资产背后的担保流程。

一种方法是，机器学习算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，并最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3已经在尝试围绕社交媒体关系和钱包用户名等新概念创建市场。

与AMM对释放长尾代币流动性的影响类似，ML将通过获取大量定量和定性数据来获得隐性模式，从而彻底改变价格发向。这些新的思考可以形成基于和智能合约的发展的基础。

（编辑：汽车网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!