尽管过去几年人工智能的发展呈指数级增长，彻底改变了大多数行业的运作方式，但围绕人工智能的隐私和安全问题很快将成为该行业的主要障碍。尽早克服这些问题将是确保这场技术革命不会遇到障碍的关键，这可能会严重阻碍其增长。解决方案？通过区块链分散人工智能。
人工智能的研究和发展历史比大多数人意识到的要长得多。人工智能的概念早在20世纪50年代就出现了，John McCarthy在一次研讨会上创造了这个术语，后来发明了编程语言LISP，至今仍被广泛使用。向前跳几十年，我们现在有了个性化的人工智能系统，就像苹果最近宣布的那样，触手可及。
但这种快速发展并非没有缺点。2023年，人工智能出现了重大的隐私问题，据报道，OpenAI的ChatGPT出现了用户数据泄露，引发了人们对人工智能工具安全和隐私的担忧。这导致了一些情况，例如，三星因担心知识产权泄露而禁止公司财产上的ChatGPT，或者意大利数据保护机构因担心违反隐私规则而在全国范围内暂时禁止ChatGPT。
去中心化人工智能将为人工智能带来用户安全、透明度和高度授权的新标准。然而，大多数人仍然误解了区块链上的人工智能概念。我们今天看到的“区块链上的人工智能”是一个Web3生态系统，它在区块链上运行一些流程，但将计算密集型工作负载（包括人工智能的使用和执行）卸载到预先存在的集中式平台上。真正去中心化的人工智能意味着在区块链上构建人工智能模型，通过智能合约进行训练、使用和执行，有效地使人工智能更加安全、透明和防篡改。
链上人工智能的好处数不胜数，它们解决了与集中式人工智能相关的问题。它的显著好处是安全性：人工智能的去中心化确保了没有单点故障，因此恶意行为者无法轻易颠覆系统。此外，区块链的透明度保证了人工智能做出决策的过程是可验证和可审计的，使该过程普遍可信。
这样做的另一个关键好处是数据隐私。去中心化的人工智能将为用户提供急需的权力，使他们能够理解和控制用于构建这些大型模型的数据。随着对人工智能的深入了解，主要是由于区块链的高度透明特性，我们降低了私人数据被使用或滥用的风险，减少了基于集中数据存储和处理的潜在安全威胁。
去中心化还促进了包容性和民主化的人工智能技术，该技术对大众开放，没有集中式实体的把关策略。换句话说，它将使人工智能领域成为一个更公平的竞争环境，确保公平和更大的创新。
但是，尽管有这些优点，但将人工智能推向链上仍存在困难。一个这样的缺点是去中心化人工智能系统的性能成本。共识机制和分布式处理的固有复杂性是速度和效率的先决条件，这意味着去中心化的人工智能系统可能无法与集中式的同行竞争。
网络中的每个节点在确认交易之前需要达成共识，这会导致延迟并破坏整体性能。目前一些区块链技术中存在的可扩展性问题对于成功执行高级AI模型也至关重要。这两个因素需要在区块链骨干网中进行适当的修复，以便AI工作负载能够高效运行。
在宏观层面上，人工智能的高速增长正在改变我们与数字世界的互动方式，并推动几乎所有其他行业的创新。人工智能的集中化确实带来了巨大的风险和挑战，而去中心化的人工智能有可能减轻这些风险和挑战。将人工智能引入链上，指向了一条通往更安全、透明和包容的未来的可能道路，这完全取决于区块链如何有效地运行人工智能。
人工智能和区块链的整合将成为掀起人工智能发展新浪潮的最关键因素。这个交叉点将解决当前的问题，但为分散和智能的数字生态系统开辟新的创新形式。它提供了人工智能的根本转型，使人们能够创新，并推动数字化未来。尽管面临挑战，但去中心化的人工智能预示着一个技术为许多人服务的未来，而不仅仅是少数人。
Dominic Williams是DFinity基金会的创始人兼首席科学家，该基金会是互联网计算机协议（ICP）区块链项目的主要贡献者。
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