AI与区块链冰火两重天,冰与火的结合是否可行?
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一边是AI的热火朝天,一边是区块链行业的又一次寒冬。很多公司接触区块链大概都是在2017年开始的那一轮区块链的热潮中,那个时候大家对区块链的热情,不亚于现在的AI。
区块链的破局任重道远,那么在新形势下的AI与区块链结合是否存在可能,本文分析了AI的发展和区块链交叉的潜在模式,在诸多不同中找到相辅相成之处。
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AI与区块链的机制对抗
AI(Artificial Intelligence)在很大程度上是一种自上而下、集中控制的技术。而区块链技术(Block Chain)则是一种自下而上、去中心化合作的技术。
AI是一种可持续的创新,它能强化现有公司的商业模式,帮助它们做出自上而下的决策。而加密货币则本质上是一种颠覆性创新,它的商业模式与大型公司的商业模式根本相悖。打个比方,在AI的世界,每个人的数据都会被汇总到庞大的模型训练和数据库中,借助不断充实的数据去优化模型;而区块链则朝着相反的方向发展,即增加个人隐私,让用户自己掌握数据。
加密技术根本上是与AI相抗衡的技术,因为它能帮助用户在AI创造内容泛滥的世界中维护和保存人类内容。
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AI与区块链的模式结合
AI与区块链在机制上属于相悖关系,但是在现实中却有着很多的尝试。
举个例子,以前做区块链的人大多都是以PoW工作量证明的方式来去驱动它的共识机制,那个时候就会有人去质疑,比方说比特币的这个挖矿算法是不是一个有意义的事情?觉得可能会是浪费资源。那时候就会有人去探索能不能用一些AI的计算有意义的代替工作量证明,这显然是一个很难的问题,目前一直没有被解决,但是有这样的想法,也进行了很多的尝试,给未来的AI与区块链模式结合提供了更多可能。
本文总结了四个当今AI和区块链有实际意义的关系:
通过自然语言的方式来和AI交互
那么这里就可以用AI的技术来改善,比如说Web3.0的用户体验,现在整个行业里面有很多跨链的操作,那么用户经常要去不同的链上移动资产,去参与不同链上的生态,他们可能要管理很多不同类型的钱包,整个操作其实非常的复杂,因为可能不知道不同的链上的生态在做什么事情。那么这时候如果有一个AI的系统——基于人工智能的助手,可以理解你的自然语言的意义,然后帮你做一些基本的链上包括跨链的一些操作,那么就可以很大程度的去改变用户的使用体验,同时也能够更好的将Web2.0的用户吸引到Web3.0的场景来。
2. 协助开发,在技术层面深层次帮扶
从开发者的角度讲,比如Microsoft 365 Copilot,这种技术通过AI的方式来帮助开发者生成大量的基本的模板代码,大大加速了开发的速度。一方面,可以用AI来做智能合约代码的审计,用AI的方式来帮助投资的决策建议,在数字货币项目的一些投资,甚至是量化的交易。通过区块链和加密货币的技术实现去中心化、公平和开放的方式来推动人工智能的发展。
这种模式有潜力为更广泛的人群带来机会,并鼓励更多的创新和合作。然而,要实现这一愿景,需要克服技术、法律、监管和社会等诸多挑战,确保网络的可持续性和安全性。
3. 通过区块链来帮助AI管理去中心化的计算资源
因为现在大部分的AI和计算的资源都是由大厂垄断,很多的模型也不是开源的,很先进的技术其实是在大厂的这种封闭的环境下产生的。目前还是存在很多私人拥有的去中心化的计算资源,那么如何用区块链的去中心化的技术把这些资源组织起来,然后来构造一个更加开放更加透明的AI的模型的训练和推理市场和环境,这个其实可以帮助AI朝更加民主的方式发展的。
4. 链+AI,帮助链在安全领域的尝试
指的是AI怎么在安全上面需要做一些尝试,比如怎么样用AI去做身份的安全,交易的安全。前文提到的合约代码审计,目前为止直接用已有的大模型去做合约安全审计,只能发现常见的已知的一些漏洞,是需要对它进行专业的finetune,然后才能挖掘更深层次的甚至针对代码本身业务逻辑的问题,整个链的交易的生命周期的安全其实都能助力,当然最后训练结束的自动化审计的能力更强,而原来传统审计分为自动化工具审计和专家审计两个步骤,那么通过这个工具能把专家审计的工作量将进一步压缩,让工具的自动化审计的量能做更多的事情。
并且训练完成的模型能够帮助用户更好的去解释出现漏洞的问题,提供比较好的修复的解决方案和注释,甚至能够帮助优化代码的性能,除了安全以外,更好的去提高整个合约运行效率。这种融合通常需要深入的技术知识和合适的区块链平台,以确保其安全、隐私和可扩展性。
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结语
总的来说,AI是代表了一种生产力,然后区块链是代表了生产关系,生产力可以帮助生产关系做得更高效更安全,同时生产关系可以进一步去帮助生产力能协调算力,协调数据,协调激励,能更好的促进这生产力的协作。所以它们之间是相互的,是平行的,但之间交错的关系也同样非常清晰。
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