AI 與區塊鏈結合有哪些應用場景？

AI和區塊鍊是這個時代最具有顛覆性的兩大技術，有潛力在多個行業掀起一場創新革命，並徹底顛覆經濟和社會關係。區塊鏈與AI結合，將解鎖全新的應用領域。AI將大幅提高生產力，而區塊鏈則能保障安全和透明，因此將催生出各種創新應用。

據Spherical Insights報導稱，區塊鏈與AI結合，將在未來十年發展成價值10億美元的產業。不過，這兩項技術到底如何結合，這個問題至今仍沒有被深入研究，因此值得我們來一探究竟。

本文將在區塊鏈背景下來看AI，並探討這兩項技術的潛在交匯點及其價值。

AI和區塊鏈的交匯點

深度學習模型擅長處理大數據，模擬人腦的認知過程，利用複雜的神經網絡來識別規律、做出預測並進行決策。區塊鍊網絡擁有透明、去中心化且抗操控的交易結算層，聯網即可用，數據儲存在上面就無法被篡改，而且用戶可以以無需許可且信任最小化的方式與區塊鏈交互。

區塊鏈與AI結合，將催生出自動化的智能決策系統，輸出非常可靠的結果，並基於防篡改的數據來觸發現實世界中的操作。

區塊鏈與AI結合將解鎖全新的商業模式，為企業提高運營效率，為個人自動完成重複性的工作，更安全、高效地交換數據，通過AI智能合約增強決策流程，並提升關鍵基礎設施和交易流程中的信任和透明度。

AI與區塊鏈結合，不僅會造福傳統的商業應用，還將延伸至其他領域。將AI強大的分析能力與區塊鏈在安全和去中心化方面的優勢結合，可以應用於教育、醫療保健、能源、社會、農業和城市規劃等各個領域，更好地基於數據做決策，並提升資源管理效率。

AI和區塊鏈結合的用例

本章將探討AI和區塊鏈結合的一系列潛在用例。

保障安全

去中心化的基礎設施和區塊鏈技術可以為AI系統提供加密保障。我們可以在AI系統中內嵌安全防護欄，避免系統被濫用或惡意操縱。AI開發者可以在代碼中設置具體參數，控制AI訪問各種關鍵系統的門檻；還可以利用區塊鏈、智能合約和預言機等防篡改的基礎設施創建私鑰機制。

區塊鏈系統的設計初衷就是防範各種惡意攻擊和操縱，這些安全機制也可以用來防範AI領域的攻擊。在中心化系統中，只要某一個環節出問題就可能威脅到整個系統的安全；而去中心化基礎設施則是分佈到多個節點和多個相互獨立的私鑰，因此攻擊者更難入侵整個系統。

區塊鏈可以有效提升AI應用的安全性，因此企業可以充分發揮AI的潛力，並通過加密技術保障安全性。

追踪供應鏈

智能合約是在區塊鏈上部署和運行的計算機程序，合約中的代碼具體規定了觸發條件和触發的結果。智能合約可以自動執行，因此與AI結合時擁有特殊的優勢。AI模型接入智能合約，可以預定義具體的條件來執行任務，比如：監測庫存情況，當庫存不足時自動向外部供應商下訂單。

區塊鏈與AI結合還可以將紙質流程數字化，實時監控從生產到交付的每一個環節，以提高透明度並降低欺詐風險。企業將AI的預測分析能力與區塊鏈結合，將能更好地洞察需求模式、優化庫存管理並基於數據做決策，以降低成本。

這個用例還可以在其他領域發揮作用，比如減災工作。將AI分析功能與鏈上供應鏈追踪功能相結合，可以幫助以人為本的組織和企業在災害期間優化資源配置，對賑災物資的數量和地理位置提供實時數據，以提升效率並更好地分配物資。

驗證內容的真實性

DALL-E、Stable Diffusion和Midjourney等深度學習模型的出現證明了用文字生成圖像或其他媒介擁有無限潛力。

雖然這些模型讓我們看到了AI對生產力和創造力的顛覆式創新潛力，但它們也可能被用來散播不實謠言或偽造圖片或其他傳播媒介。

區塊鏈技術底層是密碼學和加密技術，因此可以用來驗證圖像、視頻和文字等媒介的真實性，採用加密技術來驗證內容來源以及內容是否被篡改過。這種加密水印技術還可以用來創建防篡改的時間戳，驗證消息內容、來源和時間的真實性。

未來如果要保障社會穩定，就必須要能分辨出AI和人類創建的內容。因此可以用加密驗證和時間戳來輔助去中心化平台展示、驗證和分發內容。這類平台還可以幫助創作者和用戶對內容建立信任，確保信息傳播媒介沒有經過篡改，是真實的，並且所有歷史記錄都是透明可驗證的。

另外，鏈上通證，特別是NFT ，可以有效解決驗證數字內容真實性和溯源所面臨的問題。NFT是獨特的數字資產，可以用來代表資產所有權，並驗證圖像、視頻、文字和音樂等各類文件的來源。

將NFT與某一個內容綁定，可以讓創作者創建數字指紋，保障內容在鏈上可追溯。當內容以NFT的方式鑄造出來時，它的來源、轉手歷史和任何後續修改都變得透明且可輕鬆驗證。這類技術一旦成為標準，可以增強互聯網內容的問責機制。發布者可以獲得更多激勵來保障作品的真實性，而普通人也可以更好地分辨真實和被篡改過的內容。

分析數據

區塊鏈技術最大的價值就是能夠最高效地保障數據來源的真實性。要在長期保障數據完整性，最好的辦法就是將數據儲存在安全性極高的去中心化區塊鍊網絡中。因此，區塊鏈也自然是很好的大數據分析平台。

隨著區塊鏈越來越多地主導了人類社會經濟活動，使用複雜的機器學習模型進行大數據分析也同樣能夠處理鏈上的海量數據集。這些機器學習模型可以識別大趨勢，並通過預測分析來輸出實用的洞察。而這可以幫助企業和個人高效、理性地做出決策，並判斷鍊上經濟中新出現的機會。

另外，AI模型還可以優化包括bitcoin在內的區塊鏈共識算法，降低延遲並為區塊鏈節點展開運算。

提供金融服務

有了去中心化金融（DeFi），任何人只要連上互聯網，就可以訪問透明的金融服務，展開點對點交易，並與不可篡改的智能合約交互。DeFi生態取得了長足發展，AI模型可以利用這些不斷豐富和成熟的DeFi金融服務，基於預定義的指令執行操作和任務，並進行交易結算。

大型語言模型如果能安全地接入互聯網，還可以接入Web3的鏈上金融技術棧，執行支付或交易等常規任務。由於區塊鏈應用本身俱有可組合性，AI模型可以執行相互關聯的複雜金融交易，並且無須依賴任何中介和不透明的傳統金融系統。

另外，DeFi應用中還可以利用AI來自動執行投資策略，並利用安全、透明的去中心化基礎設施為用戶提供創新金融服務。AI擅長決策，而區塊鏈則擅長記錄實時交易行為，因此二者結合，可以基於機器學習算法來建立自動合規和欺詐監測流程。

提供醫療保健服務

一些區塊鏈很適合用來儲存敏感數據，而高級AI模型也可以利用這一點來分析健康數據並識別反復出現的規律，並基於醫療照影和病例來做出準確診斷。另外，同態加密等創新加密技術也可以在不洩露數據隱私的情況下對數據進行運算。

AI和區塊鏈技術可以安全地儲存和分享病例、醫療研究數據以及其他敏感數據，以此提升醫療數據的管理水平、隱私和安全性。醫療保健和長壽領域的研究者將可以更有效地展開異地合作，並在最大程度上保障數據安全。

可以將區塊鏈技術作為底層數據存儲方案，在此基礎上開發AI診斷工具並定制治療方案，同時增強數據隱私性並提升醫療保健系統的效率和定制化水平。

保障透明性

目前深度學習模型所面臨的一大挑戰就是決策流程不透明。由於這些模型非常複雜，有時會參雜幾千億個參數，因此專家也很難解釋為什麼某個模型會針對某一具體問題輸出具體的回答。

雖然這種不透明是深度學習模型的一個基本特徵，而且開發出可以解釋自己決策的AI模型歸根到底是AI研究者的工作，但是區塊鍊網絡還是可以在某種程度上利用其透明性來解決AI模型不透明的問題。

區塊鏈可以透明地記錄數據，因此可以讓AI模型為運行創建清晰的框架，基於算法的決策模型來分析審計軌跡，利用不可篡改的數據賬本來查看模型所使用的數據。最終，這樣做會進一步提升AI模型推薦算法的質量。

去中心化的數據存儲

許多AI模型都非常依賴大型數據集。雖然數據只是其中一個要素，但卻可以極大地影響AI系統的性能。Filecoin、IPFS和Arweave等區塊鏈可以提供去中心化的存儲解決方案，有效保障訓練數據的質量並準確地進行數據溯源。另外，正如上文所述，創新的加密技術也能為深度學習模型提供加密數據集，並同時保護數據隱私。

將區塊鏈存儲解決方案與深度學習技術結合在一起，將提升AI系統的安全性和可靠性，並同時增強決策過程中的透明性和可信度。

開發智能合約

隨著Github Copilot等AI輔助開發工具的出現，智能合約開發者的效率得到了大幅提升。另外，還可以在智能合約應用中集成由AI驅動的API接口，分析現實世界中的傳感器數據或社交媒體上的用戶情緒，或者創建生成式模型。而這些將最終推動新一代Web3應用的發展。在這個demo中，Google的AI負責人Laurence Moroney展示瞭如何使用Stable Diffusion和Chainlink Functions為智能合約開發AI藝術生成器。

AI還可以幫助遊戲開發者創建出整個遊戲世界、遊戲內資產、NPC以及遊戲劇本事件，以解鎖全新的Web3遊戲體驗。另外，開發者還可以用自然語言和生成式AI模型來開發遊戲機制，並將這些參數嵌入遊戲的鏈上邏輯。一群遊戲愛好者可以用生成式AI模型輔助編寫開源代碼，共同開發遊戲。

AI結合區塊鏈的挑戰和注意事項

雖然AI與區塊鏈技術結合可以為許多行業帶來諸多好處，但要真正激發出兩者的潛力，仍需克服一些挑戰。AI模型一直以來都面臨一個問題，那就是蒐集數據，因為它們必須接入多個不同的數據集。要完美結合AI和區塊鏈，就必須要解決這兩個平台之間的互操作性問題，並且建立標準來增強這兩個技術之間的連接性和兼容性。

另外，還需要升級數據隱私框架，以解決AI和區塊鏈集成過程中遇到的問題，保障用戶隱私和信任。

雖然這兩個技術都有潛力重塑社會根基，但是目前公眾對它們的認知還不夠。如果能夠向公眾普及AI和區塊鏈技術結合的好處、風險和注意事項，就能讓大家對區塊鍊和AI技術的結合更有信心，並提高用戶需求。

一旦更多人看到了去中心化系統和AI技術之間的協同性，就會有更多AI系統集成加密安全機制和區塊鏈應用。這將有效解決用戶信任問題，並讓他們更放心與AI交互，並推動AI技術可持續發展。