人工智能（AI）和区块链是新兴的数字技术，吸引了公众的想象力，但也引起了人们的严重关注。
因此，值得一问的是：人工智能和区块链能否以造福人类的方式融合？
有理由这么认为。早在2016年，Vitalik Buterin就写道，加密经济和人工智能安全社区都在“试图解决根本上相同的问题”，即如何监管具有“不可预测的紧急特性”的复杂智能系统
两者都依赖于对本质上“愚蠢”的系统的控制，毕竟“这些系统的属性一旦创建就不灵活”。例如，智能合约一旦实现，就无法更改。他总结道，这两个社区“应该更多地倾听彼此的意见”。
在过去的一年里，随着ChatGPT和其他生成人工智能工具的出现，人们越来越担心人工智能可能会失控。在一个噩梦般的场景中，人类可能会失去对自主武器系统的控制。
因此，区块链和智能合约可以以某种方式充当护栏，阻止人工智能模型偏离正轨的想法越来越流行。
Foresight Institute总裁Allison Duettmann在最近的SmartCon 2023会议上表示：“在让AGI顺利进行方面，每个从事加密货币工作的人都扮演着非常独特的角色。”。考虑到机器实现人类智能的通用人工智能（AGI）的预测，情况尤其如此。
人工智能和区块链技术的这种潜在融合也在IT决策者的脑海中，他们参与了卡斯珀实验室最近发布的一项调查。在美国、欧洲和中国接受调查的608位IT领导者中，近一半（48%）的人同意“人工智能和区块链技术的融合有可能彻底改变我们的行业，增强数据安全性、透明度和效率。”
互补技术，增长势头
其基本思想是，区块链的不可变、不可篡改的账本，以及智能合约，可以为人工智能的实现提供护栏，确保负责任的人工智能。一些人认为，区块链甚至可以作为失控的人工智能模型的“死亡开关”。
在Zogby Analytics委托Casper Labs进行的调查中，71%的IT领导者表示他们“将区块链和人工智能视为互补技术”。此外，当被问及他们的组织目前如何使用区块链时，“与人工智能高效合作是最受欢迎的总体回应（51%）。”
在其他地方，11月1日，美国总统乔·拜登发布了一项行政命令，建立了新的人工智能安全和安保标准。该命令旨在保护公众免受一系列风险的影响，包括危险的人工智能工程生物材料、人工智能欺诈和欺骗。
Casper Labs的首席执行官兼联合创始人Mrinal Manohar在接受Coindegraph采访时表示，这一订单“创造了很大的势头”。Casper实验室拥有一个专注于商业的第一层区块链。如今，越来越多的企业IT人员正在考虑人工智能治理。
他是否看到更多企业推出实际的人工智能/区块链项目？Manohar说：“我们预计2024年将是大型POC（概念验证）和MVP（最低可行产品）的一年。在那之后，我预计会有实际的使用案例。”。
但这里肯定存在障碍，包括规模扩张。尽管最近取得了进展，但在大容量去中心化区块链中及时验证交易仍然是一项挑战。
在2021年一篇经常被引用的论文中，人工智能治理中心主任本·加芬克尔写道，“包括以太坊在内的已建立的无许可区块链效率太低，无法运行相当简单的应用程序之外的任何东西。”即使是一个“检查谁赢了一盘棋”的应用程序，也在挑战以太坊目前的局限性
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尽管如此，如果加芬克尔允许，智能合约“变得足够可靠”，它们可能会作为旨在管理人工智能系统的国际协议的验证机制。
卡斯珀实验室显然更乐观。Manohar在报告中写道：“在解决人工智能‘黑匣子’挑战的竞赛中，区块链正在成为我们一直在等待的一体化解决方案，以纳入急需的透明度。”。人工智能系统的内部工作原理基本上是用户看不见的，因此有了“黑匣子”的比喻。
混合区块链解决方案
尽管如此，如果区块链技术甚至不能扩展，它怎么可能被视为人工智能“黑匣子”问题的解决方案？
Manohar告诉Coindegraph：“解决规模问题的方法是通过混合区块链。”。今天没有人在谈论将巨大的数据集放在以太坊或卡斯珀实验室自己的第一层区块链上。卡斯珀实验室的解决方案包括使用许可（私有）区块链和公共（非许可）区块链。
Manohar说：“人们强迫自己进入这种思维，你必须得到完全的许可，或者你必须完全开放。”他进一步解释道：
“在混合区块链中，你有自己的私有区块链。你控制它，配置它，你可以让它以你想要的速度运行，因为你有一个有限的验证器集。”
公共链呢？这更多的是用于版本控制和记录保存。例如，你可能想在公共链上注册一个新版本的人工智能。Manohar说：“这种混合模式的美妙之处在于，当你需要公共链的不变性时，你可以选择，在哪里你只需要自己管理你的基础设施。”。
只要你在公共区块链上充分存储引用，“你就可以确保数据没有被篡改，因为如果数据被篡改，哈希就不匹配。”
此外，任何你想被审计的东西，你都可以放在公共区块链上，因为它是防篡改的。因此，“每次我修改人工智能或使用新的数据集时，我都会向公共区块链发送一个ping，”Manohar说。
今天人工智能的一个大问题是，人们不知道什么时候出了问题。但可以说，区块链提供了一种回滚磁带的方法，因为它们具有高度的序列化和时间戳。
因此，如果人工智能模型“开始显示出幻觉或固有偏见的迹象，你可以简单地将人工智能系统回滚到缺乏这些问题的最近迭代，然后诊断问题数据的来源，”卡斯珀实验室在其网站上指出。
但其他人并不相信区块链可以解决人工智能的“黑匣子”问题。
密歇根大学迪尔伯恩分校副教授兼迪尔伯恩人工智能研究中心主任Samir Rawashdeh告诉Cointelegraph：“将区块链的‘透明度’描述为人工智能‘黑匣子’问题的解药是误导。”。
它并没有使机器学习模型的内在内部工作更容易理解，也没有明确“特定输出以何种方式追溯到原始训练数据”
Rawashdeh建议，卡斯珀实验室真正提出的是一个“版本控制系统”——尽管有一些不错的功能——可以用来“跟踪人工智能模型的开发和部署”
Rawashdeh补充道，也就是说，区块链可以通过提供审计跟踪来间接解决“黑匣子”挑战，这有助于确保用于训练人工智能模型的数据集的数据完整性、来源和透明度。但这并不能使实际的决策过程变得更加可解释。
当机器与人类勾结时
展望未来，通用人工智能引发了人们的担忧：区块链是否有助于避免AGI模型推翻选举甚至发动战争的不良局面？
马诺哈尔回答说：“这确实能帮上很大的忙。”。区块链“将是人工智能模型的最佳开关”，前提是其电力“通过完全去中心化的区块链”
也就是说，区块链及其人类验证器决定人工智能模型是否获得权力。Manohar说：“总有一个终止开关信号，如果所有验证器都同意，他们就可以关闭网络，关闭人工智能的电源。”他补充道：
“事实上，对于那些噩梦般的场景，它可以成为一个非常强大的杀人开关。”
怀疑依然存在
区块链和人工智能的融合还有其他潜在的障碍。首先，“人工智能社区对加密货币有很多怀疑，”Duettmann说。对许多人来说，加密货币和区块链仍然让人想起不可撤销的代币诈骗和其他令人讨厌的行为。
也就是说，当被问及Foresight是否看到了更多的人工智能/区块链项目融资提案时，Duettmann回答说：“现在这个领域有很多类似的运动。”她平均每周看到大约五个将区块链和人工智能技术相结合的融资提案。当然，该研究所只能资助其中的一小部分，但“它肯定赚了很多。”
至于这两个社区，“最终他们有很多东西可以相互学习，”她说。在她的SmartCon 2023演讲中，她指出加密货币行业非常擅长网络安全，经常采用“红团队”，即团队搜索导致灾难性行为的输入。“让我们将‘红团队’扩展到机器学习模型中，”她建议道。
在中国接受度更高
人工智能和区块链技术的融合在中国似乎特别受欢迎。在卡斯珀实验室的调查中，68%的中国IT受访者同意“人工智能和区块链技术的融合有可能彻底改变我们的行业，增强数据安全性、透明度和效率。”相比之下，这一比例在美国为48%，在欧洲仅为34%。
最近：通过保持技术在后端来推动区块链的采用
为什么在中国这么高？Manohar观察到，中国近年来一直对加密货币持敌对态度，但对区块链技术仍持积极态度。一些市政当局已经将土地契约放在区块链上。中国认为区块链技术是一种有效的认证和跟踪机制。
相比之下，在西方，“每个人都认为区块链只是加密货币，”Manohar断言。但这种教育差距可能会缩小。从长远来看，“一切都回归均值。”
这是区块链的杀手级应用吗？
Manohar被问及人工智能和区块链的融合是否最终会成为区块链长期寻求的“杀手级应用”
“可能是他们中的一个，”他回答。区块链针对供应链和金融技术部门的跟踪治理协议也是候选协议，但在区块链和智能合约出现之前，这两个领域的治理还可以通过。
相比之下，“人工智能中没有现任的治理体系。因此，创新空间要大得多。所以我真的认为这可能是区块链的杀手级应用，”他告诉Cointellectrick。
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