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人工智能的前景在于它将使我们所有人的生活更加便捷。巨大的便利性也带来了巨大的盈利潜力。联合国预计，到2033年，人工智能将成为一个价值4.8万亿美元的全球市场，规模大约相当于德国经济的规模。
但别想着2033年：就在此时此刻，人工智能已经推动着金融服务、制造业、医疗保健、市场营销、农业和电子商务等各行各业的转型。无论是管理投资组合的自主算法“代理”，还是早期发现疾病的人工智能诊断系统，人工智能正在从根本上改变我们的生活和工作方式。
然而，围绕人工智能的质疑声却愈演愈烈——《终结者2》我们已经看过太多遍了，已经足够警惕。那么，值得思考的问题是，随着人工智能越来越深入地融入我们的日常生活，我们如何才能确保信任？
风险很高：Camunda 最近的一份报告凸显了一个难以忽视的真相：大多数组织（84%）将监管合规问题归咎于人工智能应用缺乏透明度。如果公司无法查看算法——或者更糟的是，如果算法隐藏了某些信息——用户就会完全蒙在鼓里。再加上系统性偏见、未经测试的系统以及零散的监管规定等因素，就很容易引发大规模的不信任。
透明度：打开人工智能黑匣子
尽管人工智能算法功能强大，但其往往不透明，用户对决策过程一无所知。你的人工智能贷款申请被拒绝，是因为你的信用评分，还是因为公司存在某种未公开的偏见？缺乏透明度，人工智能可以追求其所有者的目标，或追求其所有者的目标，而用户却浑然不觉，仍然相信它在执行他们的命令。
一个有前景的解决方案是将流程放到区块链上，使算法可被任何人验证和审计。这正是 Web3 技术的用武之地。我们已经看到一些初创公司在探索这种可能性。由微软支持的Space and Time(SxT) 公司提供由可验证计算层组成的防篡改数据馈送，因此 SxT 可以确保人工智能所依赖的信息真实、准确且不受任何实体的影响。
Space and Time 的创新 SQL 证明器 (Proof of SQL prover) 可确保查询基于未经篡改的数据进行准确计算，并证明区块链历史记录中的计算结果，其速度远超最先进的 zkVM 和协处理器。本质上，SxT 有助于在不依赖中心化权力的情况下建立对 AI 输入的信任。
证明人工智能值得信赖
信任并非一蹴而就，而是需要日积月累才能赢得的，就像餐厅需要不断提升标准才能保住米其林星级一样。人工智能系统必须持续接受性能和安全性评估，尤其是在医疗保健或自动驾驶等高风险领域。二流人工智能开错药或撞到行人，这不仅仅是一个故障，更是一场灾难。
这就是开源模型和通过使用不可变账本进行链上验证的魅力所在，其内置的隐私保护机制则通过使用零知识证明 (ZKP) 等加密技术来保障。然而，信任并非唯一的考虑因素：用户必须了解人工智能能做什么、不能做什么，才能切合实际地设定他们的期望。如果用户相信人工智能绝对可靠，他们就更有可能信任有缺陷的输出。
迄今为止，人工智能教育的叙事主要集中在其危险性上。从现在开始，我们应该努力提高用户对人工智能能力和局限性的认识，更好地确保用户能够获得赋能，而不是被剥削。
合规与问责
与加密货币一样，在讨论人工智能时，“合规”一词也经常出现。法律和各种法规都不允许人工智能获得通行证。一个不具名的算法应该如何承担责任？答案或许在于模块化区块链协议Cartesi，它确保人工智能推理在链上进行。
Cartesi 的虚拟机允许开发人员在去中心化的执行环境中运行标准 AI 库（例如 TensorFlow、PyTorch 和 Llama.cpp），从而适合链上 AI 开发。换句话说，它融合了区块链透明度和计算 AI。
通过去中心化实现信任
联合国最近发布的《技术与创新报告》显示，尽管人工智能有望带来繁荣与创新，但其发展也面临“加剧全球鸿沟”的风险。去中心化或许是答案，它有助于人工智能的规模化发展，并增强人们对其底层机制的信任。
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2025-04-03
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