为什么大多数区块链无法给 AI 带来透明度？

目前，人工智能（AI）的迅速发展引起了世界范围内的广泛关注，许多人都想知道这项技术将会迈向何方。

尽管人工智能已经显示出改变各行业的巨大潜力，但是在大规模应用方面仍然面临一个主要难题：缺乏信任和透明度。

使用区块链进行去中心化计算可以在一定程度上缓解当前的信任问题，但仍然面临一个挑战。

目前，我们对人工智能模型训练所依赖的数据源存在着限制，也没有真正可行的方式来验证数据的来源、模型所收集的具体数据以及这些数据如何影响模型的训练准确性。

在人工智能程序及其基础设施的透明度发生根本性转变之前，缺乏信任和普遍的怀疑将使各方用户对使用这些模型感到不安全。

人工智能与区块链技术的结合带来了协同效应，可以增强这两种技术，并通过它们的集成推动广泛应用。

区块链的不足

目前，由于计算能力有限，大多数区块链无法支持人工智能模型所需的基础设施。

这主要是因为人工智能需要大量的计算资源和数据集，而区块链的计算能力受限，无法满足人工智能的需求。

由于大多数区块链并未完全去中心化，计算能力的限制依然存在。

现今一些最受欢迎的区块链依赖于集中式云基础设施，如谷歌云和亚马逊网络服务，这限制了区块链处理和存储数据的速度，阻碍了其支持人工智能所需的能力。

尽管目前有一些将人工智能与区块链整合的尝试遭到了负面的报道，但事实并非如此。

当前的集成使得人工智能与区块链共同运行，但并未实现人工智能在区块链上运行的预期目标。

这些名为”区块链人工智能”的项目主要依赖于在集中式服务器上运行的核心基础设施和底层技术，并使用插件将中心化的人工智能模型连接到运行在云网络上的区块链上。

这并没有解决信任和透明度的根本问题，违背了利用区块链技术进行人工智能的初衷。

完全去中心化的区块链如互联网计算机（ICP），通过构建网络，提供与 Web2 云服务器相匹配甚至超越的计算能力，可以实现完全在智能合约内运行人工智能模型。

这样做将使得大型语言模型的训练参数和输入数据成为开源且不易篡改的。区块链上托管人工智能模型本身可以让人工智能系统利用内置的去中心化功能，提高模型各个方面的透明度。

因此，区块链上的人工智能是长期成功的下一个合乎逻辑的步骤，因为区块链将增强人工智能的可信度、责任感和安全性，从而增强用户之间的信任。

然而，人们对这两种技术究竟如何协同运作存在误解，在这些误解被消除之前，人工智能生态系统的增长将无法充分发挥潜力。

充分发挥人工智能在区块链上的潜力需要一个真正去中心化的网络，它必须能够存储和处理数据，以便完整的模型可以在智能合约中不受阻碍地运行。

这些像 ICP 这样的去中心化系统将使人工智能能够像自治云一样发挥作用，从而改变人工智能开发的格局。

建立真相和信任

人工智能技术在医疗专业中的应用越来越广泛，但是存在着模型输出的可靠性问题。原因是难以验证模型所依赖的训练数据及其使用方式的真实性。

传统的集中式模型只能提供结果输出，无法透明地揭示其输入处理过程。

然而，在去中心化环境下，基于区块链的人工智能大语言模型可以建立起来，仅依赖著名医学教科书和可信的医学研究论文数据库。

在与这种去中心化人工智能模型的交互中，隐藏的过程是透明的，并且通过密码学证明可以保证模型接受的训练内容。

这样，生成的响应可以得到验证，医生可以信任结果，这个例子仅是众多证明去中心化对于建立人工智能模型信任的重要性的案例之一。

区块链上的人工智能通过在完全开放、公共的环境中运行，确保了数据处理的透明度，使用户能够了解他们的数据是如何被利用的。