《區(qū)塊鏈行業(yè)觀察》專欄·第 134 篇

作者丨Steve Vassallo

圖片丨來源于網(wǎng)絡(luò)

區(qū)塊鏈和人工智能是我們這個時代最具時代意義的兩種技術(shù)。這兩項技術(shù)本身都是一股強大的,、具有開創(chuàng)性的力量,，就像哥斯拉和金剛在各自的領(lǐng)域一樣。但是有時,，金剛和哥斯拉會在面對無法單獨擊敗的怪物時聯(lián)手,。

現(xiàn)在，想象一下,，如果將人工智能和區(qū)塊鏈這兩個巨大的突破性力量結(jié)合在一起來解決巨大的問題時,，它釋放的潛力該會如何呢？

近期,，在Coinbase首屆“機器學習（ML）和區(qū)塊鏈”峰會的一個小組討論中探討了這兩項快速發(fā)展技術(shù)的交叉點上的機遇,。

該小組召集了來自學術(shù)界和工業(yè)界的四位領(lǐng)導(dǎo)人,，同時展開對這兩種快速發(fā)展的技術(shù)機會的討論,，從區(qū)塊鏈如何加速人工智能開發(fā)到使用區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的復(fù)雜性以及以及大型語言模型（LLM）的潛力。

AI和區(qū)塊鏈結(jié)合帶來的偉大突破之一是,，在人工智能蓬勃發(fā)展的同時,，虛假數(shù)據(jù)和內(nèi)容成為越來越嚴重的問題。而區(qū)塊鏈可以通過使用加密數(shù)字簽名和時間戳來抵制失實信息,，從而清楚地區(qū)分真?zhèn)?。同時，人工智能可以提高區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的效率,，增強其安全性,，并解鎖新功能，比如允許協(xié)議基于實時的鏈上數(shù)據(jù)做出決策,。

以下是他們的一些觀點,，請繼續(xù)閱讀了解，其中有些內(nèi)容經(jīng)過編輯以提高清晰度和簡潔性,。

Bhaskar Krishnamachari,，南加州大學電氣與計算機工程和計算機科學教授

在我看來，區(qū)塊鏈和人工智能交匯的主要領(lǐng)域有兩個,。第一個是將機器學習模型應(yīng)用于解決區(qū)塊鏈中的挑戰(zhàn),，而第二個則利用區(qū)塊鏈來解決人工智能中較為棘手的問題,。

在第一個場景中，機器學習模型可以挖掘區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式,，并幫助改善鏈上的去中心化應(yīng)用程序的性能,。通過分析交易數(shù)據(jù)，它們可以揭示潛在的不端行為,，如洗錢和非法資金轉(zhuǎn)移,，并檢測新出現(xiàn)的安全威脅。除了幫助保護區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)外,，機器學習模型還可以增強它們的性能,。

例如,，它們可以根據(jù)交易量動態(tài)調(diào)整交易費用,，并在高峰期優(yōu)化系統(tǒng)資源。較少討論的是區(qū)塊鏈如何幫助發(fā)展人工智能,。作為跨境互聯(lián)網(wǎng)本地化支付系統(tǒng)的基礎(chǔ),，區(qū)塊鏈可以為人們提供財務(wù)激勵，鼓勵他們貢獻數(shù)據(jù)和計算資源來訓(xùn)練機器學習模型,。我們在南加州大學一直在研究去中心化數(shù)據(jù)市場,，以實現(xiàn)這一目標。

近年來,，我們看到少數(shù)幾家科技公司積累了越來越多的世界數(shù)據(jù)和人工智能能力,。這引發(fā)了有關(guān)隱私、偏見和安全性的擔憂,，而區(qū)塊鏈作為一個去中心化,、透明和公開審計的系統(tǒng)，可以解決這些問題,。例如,，區(qū)塊鏈可以追蹤用于訓(xùn)練AI模型的數(shù)據(jù)的來源，并通過加密驗證其真實性,。通過確認這些信息輸入未被篡改且公正,，區(qū)塊鏈可以幫助增加我們提高對AI系統(tǒng)提供的推薦的信任度。

Leo Liang,，Coinbase數(shù)據(jù)平臺和服務(wù)主管

在Coinbase,，我們團隊面臨的大部分挑戰(zhàn)涉及數(shù)據(jù),。具體而言,，我們需要從區(qū)塊鏈中提取數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為機器學習模型可以使用的格式,。

我喜歡把區(qū)塊鏈比作洋蔥,，因為它有無數(shù)復(fù)雜的層級,。它的去中心化特性意味著數(shù)據(jù)分布在許多節(jié)點上，每個節(jié)點都獨立驗證并添加新的區(qū)塊,。當涉及到多個區(qū)塊鏈時,，復(fù)雜性會增加。此時的你會置身于一個相互連接的洋蔥網(wǎng)絡(luò),，在這個廣泛,、分散的生態(tài)系統(tǒng)中同步和確保數(shù)據(jù)一致性絕非易事。

此外,，區(qū)塊鏈是自包含的系統(tǒng)，無法訪問其邊界之外的其他知識,。為了讓機器學習模型進行真實世界的預(yù)測,，我們需要將鏈上數(shù)據(jù)（存儲在區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)）與鏈下數(shù)據(jù)（不在區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)，例如股價,、匯率,、天氣模式等）進行連接。就像將區(qū)塊鏈連接到互聯(lián)網(wǎng)一樣,。這是一個引人入勝但同時極具挑戰(zhàn)性的工程難題,。

Sam Green，Symbolological Labs聯(lián)合創(chuàng)始人兼研究主管

在Semiotic Labs,，我領(lǐng)導(dǎo)The Graph的人工智能研發(fā)工作,，這是一個用于與區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)進行交互和利用的去中心化協(xié)議。簡而言之,，The Graph從區(qū)塊鏈讀取數(shù)據(jù),，對其進行處理，并創(chuàng)建索引,，就像百科全書末尾的按字母順序排列的列表一樣,。

這種組織結(jié)構(gòu)簡化了從區(qū)塊鏈檢索數(shù)據(jù)的過程。通過“索引”區(qū)塊鏈數(shù)據(jù),，The Graph將其轉(zhuǎn)換為易于查詢,、分析和應(yīng)用于下游應(yīng)用程序的格式。

The Graph上的交易涉及兩個主要參與方：數(shù)據(jù)銷售者或索引器,，以及數(shù)據(jù)買家或消費者,。這些實體通過我們所謂的“網(wǎng)關(guān)”進行交互。當消費者向網(wǎng)關(guān)發(fā)送查詢時,，網(wǎng)關(guān)會考慮競標價格,、服務(wù)質(zhì)量、延遲等因素,，并將查詢分配給索引器,。索引器通過為這些查詢提供服務(wù)并向消費者傳遞區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)來賺取收入,。

借助AI,，我們構(gòu)建了算法定價代理,，幫助索引器最大化收入，同時確保消費者獲得可靠的高質(zhì)量服務(wù),。

在許多方面,，區(qū)塊鏈是培訓(xùn)AI代理的理想環(huán)境。智能合約定義的規(guī)則和參與者的行動都公開可見于區(qū)塊鏈上,。由于這些規(guī)則和行動是已知的,，我們可以創(chuàng)建這個區(qū)塊鏈“游戲”的模擬，并將其用于在部署這些代理到實時環(huán)境之前進行培訓(xùn),。秘密在于快速反饋循環(huán)：通過試錯學習的速度越快,，代理就能更快地改善性能。

展望未來,，我們看到將LLM集成到The Graph中的巨大潛力,。今天，用戶必須使用一種稱為GraphQL的專業(yè)語言來查詢The Graph,。相比之下,，LLM允許用戶用自然語言表達請求。通過使任何人都能用通俗易懂的英語與The Graph交互,，在進一步公平化訪問區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)方面,，LLM可以發(fā)揮更大的作用。

Paul Bohm,，Teleport創(chuàng)始人

Teleport正在開發(fā)一個拼車的開放式市場,。目前，拼車是一個封閉的系統(tǒng),，這使得用戶很難在不同的服務(wù)之間切換,。如果電子郵件像拼車一樣封閉，那么使用Microsoft的Outlook郵件和Apple的iCloud郵件的用戶將無法相互發(fā)送電子郵件,。同樣地,，如果網(wǎng)絡(luò)被封閉，蘋果的Safari瀏覽器將無法與Microsoft.com通信,。

打開拼車意味著將其恢復(fù)到互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)范中,。在開放系統(tǒng)中，參與者可以從許多不同供應(yīng)商提供的各種應(yīng)用程序中進行選擇,，并相互通信,。

封閉的市場往往不允許市場確定公平價格。相反,，他們自己設(shè)定價格并最大化他們可以獲取的價值。打開拼車并刪除這個中間人意味著更多的錢流向司機,，乘客每次乘車支付的費用減少,，并且更多的錢留在當?shù)亟?jīng)濟中。

要成功,，開放市場必須值得信賴,。工程師通常首先關(guān)注技術(shù)方面的問題，例如速度或新穎功能,。但是,，在建立現(xiàn)實世界的市場時，我們必須從用戶對安全,、保密和隱私的需求開始,。只有這樣，我們才能確定最好的技術(shù)來滿足這些需求,，而不是相反,。

小結(jié)

這些只是可能性之一，也僅僅是當區(qū)塊鏈和機器學習聯(lián)手時所能夠解鎖,、增強,、加固和提高的開始。像區(qū)塊鏈這樣的數(shù)字共識技術(shù)不僅可以設(shè)計公平,、可信和安全的系統(tǒng),，而且可以證明它們確實如此。

由于人工智能有可能進一步破壞信任,，區(qū)塊鏈支持它,，提供了一個強大的機制來保護敏感數(shù)據(jù)的完整性。同時,，人工智能使得我們能夠理解分布式數(shù)據(jù)的深度,，改善數(shù)據(jù)使區(qū)塊鏈過于笨拙的缺點，并讓區(qū)塊鏈重新適應(yīng)大規(guī)模采用,。通過將人工智能來改善龐大數(shù)據(jù)的問題,，我們可以更好地將區(qū)塊鏈帶給十億用戶。

對于那些從事區(qū)塊鏈或人工智能創(chuàng)業(yè)的人來說,，這些是令人振奮的。不僅僅是其中一種技術(shù),，而是兩者聯(lián)合使用,，因此變得更加強大。人工智能和區(qū)塊鏈——哥斯拉和金剛，這就是我們將其提升到下一個級別的方法?，F(xiàn)在,，讓它去成為傳奇吧。

原文由Steve Vassall撰寫,，中文版本由鏈集市團隊編譯整理,，英文版權(quán)歸原作者所有，中文轉(zhuǎn)載請聯(lián)系編譯,。