【Web3.0】AI需要数据。区块链可以保护数据安全。但它们能同时扩展吗？

人工智能 (AI) 的发展离不开数据，海量数据至关重要。更强大的 AI 通常意味着需要更多的数据：图片、文本、传感器读数等等。但这些数据必须值得信赖、安全可靠，并且能够在系统间共享。区块链正是在此发挥作用，它可以通过无需信任的数据共享和不可篡改的日志来保护数据，从而提供去中心化的 AI 基础设施。但是，这两种技术真的能够以 AI 所需的规模协同运作吗？让我们深入探讨一下。

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AI对数据的无尽需求

从聊天机器人到自动驾驶汽车，人工智能系统通过不断吸收海量训练数据进行学习。这些数据通常来自：

• 公共数据集，例如 ImageNet 或 Common Crawl

• 真实世界的来源，例如用户的照片、音频和行为日志

• 来自物联网设备（例如智能恒温器、可穿戴设备）的传感器读数

但收集和处理这些数据可能存在风险。能够访问敏感信息（例如护照、医疗记录或金融交易记录）的人工智能系统必须维护严格的隐私和安全措施。否则，人工智能可能导致数据泄露，尤其是在系统遭到黑客攻击或恶意篡改的情况下。例如，对抗性攻击或内部人员滥用都可能导致数据损坏或个人信息泄露。

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区块链如何保障AI数据安全

区块链可以解决其中许多问题：

1. 不可篡改的数据完整性：由于采用了加密链接技术，链上记录的每条数据都具有防篡改性。如果人工智能模型使用这些数据，系统可以验证数据是否已被更改。
   

2. 通过去中心化实现无需信任的数据共享，多方无需中央网关即可共享数据，非常适合多公司人工智能训练。
   

3. 通过智能合约实现安全访问智能合约可以自动管理数据权限。例如，只有经过验证的用户才能访问敏感数据集，所有访问事件都会被记录在链上。
   

4. 像IPFS或CESS这样的去中心化存储和隐私系统将数据存储在多个节点上。这消除了单点故障，并增强了抵御网络攻击的能力。

这些技术共同实现了去中心化的人工智能基础设施，数据保持无需信任但可验证的状态，这是迈向合乎道德且透明的人工智能的关键一步。

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弥合可扩展性差距

仅仅保障数据安全是不够的，人工智能对计算能力要求很高，训练大型模型可能需要数千个GPU小时。区块链能解决这个问题吗？

以下是一些新兴方法：

• 像NodeGoAI或 DePIN 系统这样的去中心化计算网络平台允许用户共享闲置的 GPU 周期，并通过代币获得奖励。
  

• 像ØG这样的模块化 AI 优先区块链项目旨在通过单个生态系统中的可扩展计算、存储和数据可用性，原生支持 AI 工作负载。

• 联邦学习结合链上协调框架（例如 DIN 和 FLchain），允许多个设备协同训练人工智能，而无需暴露原始数据。区块链负责协调更新和奖励。
  

这些解决方案表明，Web3 计算机网络能够大规模地支持人工智能，提供去中心化的存储、GPU 算力和实时数据访问。然而，仍然存在诸多挑战，跨数千个独立节点协调任务会带来延迟和复杂性，尤其对于时间敏感型人工智能工作负载而言更是如此。验证输出的正确性，特别是来自大型语言模型等黑盒模型的输出，需要零知识证明或链上认证等仍在开发中的新机制。

此外，激励诚实参与是一项微妙的平衡：如果奖励机制设计不当，参与者可能会自私自利、工作质量低劣，甚至钻空子。确保经济公平、计算效率和结果可信度，对于使去中心化人工智能在实际应用中真正可行至关重要。

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安全性和可扩展性之间的权衡

区块链的透明性为保护人工智能数据提供了一种强有力的手段，但它也存在一些权衡取舍，尤其是在速度、成本和可扩展性方面。众所周知，公共区块链速度慢、使用成本高，这使得它们不适用于高频任务，例如实时人工智能推理或快速数据更新。正因如此，大多数实际应用都采用混合方法：关键元数据或验证哈希值存储在链上以确保防篡改性，而大量数据和计算工作负载则保留在链下以保持效率。

另一个令人担忧的问题是隐私和保密性，因为虽然区块链的设计本身是透明的，但人工智能经常处理敏感数据，例如健康记录、财务信息或个人身份信息。将此类数据直接存储在链上会带来重大的隐私风险，为了解决这个问题，开发人员使用零知识证明、加密和许可型区块链等工具来确保敏感信息的机密性，同时保持可审计性。

然而，区块链并非抵御恶意威胁的万全之策，人工智能模型仍可能受到恶意训练数据或篡改输入的影响。虽然区块链有助于追踪这些问题的发生，但它本身并不能从根本上预防这些问题的发生。系统的开放性有助于检测，但并不能消除风险。因此，尽管区块链为人工智能系统增添了至关重要的问责制和信任机制，但必须谨慎地将其与性能、隐私和积极的风险缓解策略相平衡。

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值得关注的应用案例

多项实际举措表明取得了进展：

• CESS网络提供去中心化的存储和数据可用性，非常适合需要规模庞大且可验证的 AI 数据集。其分布式架构确保数据持续可访问，无需依赖任何单一实体。这使其成为依赖实时访问海量、高完整性训练数据的 AI 模型的理想选择。此外，CESS 支持安全的数据共享协议，有助于在开放环境中运行的同时维护隐私和合规性。

• ØG提供专为人工智能工作负载构建的区块链基础设施，将存储、计算和智能合约层整合到一个统一的生态系统中。它专注于实现人工智能代理、用户和网络之间安全、无需信任的数据流，最大限度地减少对中心化系统的依赖。

• NodeGoA I通过去中心化的代币化市场，将闲置的 GPU 算力货币化。它将闲置硬件与需要 AI 计算的用户连接起来，从而创建一个更高效、更经济、更可持续的模型训练和推理生态系统。开发者和研究人员可以降低成本，而 GPU 所有者则可以获得被动收入。

• 去中心化智能网络(DIN )和其他保留所有权的 AI 市场平台支持协作式模型训练，而无需参与者放弃对其数据的控制权。借助智能合约和加密工具，贡献者可以安全地共享模型更新，并根据其贡献获得奖励。这些系统包含链上激励机制，鼓励良好行为，并维护模型演化的详细审计跟踪。这种结构有助于建立信任、鼓励合作，并在开放环境中促进符合伦理的 AI 开发。

这些应用案例指明了前进的方向，但大多数仍处于早期或实验阶段。

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AI和区块链真的能协同运作吗？

尽管人工智能和区块链具有兼容性，但它们之间的关系如何扩展仍存在一些不确定性。一些亟待解决的问题包括：

• 人工智能和区块链可以协同工作吗？答案是肯定的，但这需要混合模型：区块链负责保障数据完整性和交易安全，而链下系统则负责处理繁重的计算任务。
  

• 区块链如何保障数据安全？通过加密哈希、去中心化存储和智能合约管理的访问控制。不可篡改的日志还能创建可验证的审计追踪。
  

• 人工智能会导致数据泄露吗？答案是肯定的。恶意或疏忽的人工智能部署可能会泄露敏感数据。区块链可以帮助监控和审计访问权限，但它并非万能的解决方案。
  

• 人工智能的数据来自哪里？它来源于公共数据集、私营公司系统、物联网设备和用户生成的内容，其中很多数据需要谨慎保护。

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摘要：

利用区块链扩展安全人工智能

前路漫漫

人工智能的数据需求与区块链的安全基础设施的融合前景广阔，但也错综复杂。未来的成功取决于：

• 混合技术架构——链上元数据+链下计算/存储

• 高级密码学——零知识证明、联邦学习、安全多方计算

• 健全的治理——声誉系统、基于代币的激励机制、第三方审计

• 互操作框架——计算市场、去中心化身份和安全数据流的标准

人工智能和区块链可以协同工作，当它们合作时，就能构建安全、透明且去中心化的人工智能基础设施。但要真正扩展这些系统，需要巧妙的工程设计、灵活的治理机制和强大的隐私保护措施。随着Web3计算网络和数据共享平台的日趋成熟，我们或许正迈向这样一个未来：人工智能不仅能从数据中学习，而且其学习过程任何人都可以验证和信任。

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