在快速發展的數位時代，錯誤訊息的擴散帶來了重大挑戰。有了數以百萬計的線上資訊來源，區分真假變得更加困難。
為了解決這個問題，OriginTrail 聯合創始人兼首席技術長Branimir Rakic 正在帶頭開發一種基於人工智慧區塊鏈的解決方案，稱為去中心化知識圖譜。 Branimir 在9 月的Sub0 會議上談到了這個新協議是如何設計來改變世界各地用戶的敘述的。
錯誤訊息的問題
這位聯合創始人在向觀眾發表講話時引用了通常被稱為“人工智能教父”的杰弗裡·辛頓(Geoffrey Hinton) 如何認識到人工智能生成內容的潛在危險，並讓谷歌不予關注。這個問題的例子是一個現實世界中的律師依賴人工智慧（特別是Chat GPT）進行法律研究的案例。
人工智慧無意中提供了虛假訊息，導致了法律後果。這個問題的根源在於人工智慧的機率猜測，雖然通常是準確的，但對於法律等複雜主題來說可能會非常不精確，這是危險的。
他補充說，錯誤訊息並不是一個新問題，但人工智慧放大了其影響。近年來，「假新聞」和扭曲訊息等術語變得很常見。信任資訊已變得具有挑戰性，這也是OriginTrail 旨在解決的問題。
知識革命
此外，他也表示，在OriginTrail中，他們相信世界正處於知識革命之中。歷史上曾發生過三次重大的知識革命。他說：“當我們發明了印刷機時，第一次發生了”，這使得知識得以廣泛傳播。
第二個是網路的連結革命，讓資訊變得容易取得。現在，OriginTrail 看到了第三次革命，重點是解決信任和錯誤訊息問題。
解決方案
CTO 指出，OriginTrail 的解決方案圍繞著去中心化人工智慧和「知識資產」的概念。該公司認為，知識是一種有價值的資產類別，類似於代幣和NFT。它旨在將知識帶入Web3 革命，開啟一個充滿可能性的新世界。
去中心化人工智慧與知識資產結合，可以有效應對錯誤訊息的挑戰。這些知識資產類似於知識的NFT，包含對去中心化知識圖特定部分的引用。
他透露，這些資產的所有者可以管理和更新相關知識。當發生更新時，K線走勢圖的哈希值將連結到資產，確保透明度和可追溯性。
OriginTrail 如何運作
在描述OriginTrail時，Branimir表示，其架構分為三個關鍵層：區塊鏈層、多鏈共識層、去中心化知識圖層。
去中心化知識圖是儲存、組織和管理知識的地方。知識資產、知識狀態證明和公共知識圖索引是這一層的關鍵組成部分。
「許多大型Web2 公司——Google、Netflix、亞馬遜、Uber 和NASA——都在後台使用知識圖，」他指出。
“他們這樣做是因為他們發現自己的數據蘊藏著巨大的價值，但數據本身卻非常原始。 只有當你正確地構建它時——當你真正從中創造出知識時，它才有價值。”
OriginTrail 設計的一個顯著特點是強調激勵知識創造。 OriginTrail 生態系統旨在獎勵為K線走勢圖貢獻有價值知識的個人，促進協作方法來管理資訊。
知識圖譜與AI協同
此外，他表示OriginTrail 採取的方法是獨特的，因為它結合了傳統的符號人工智慧和現代神經人工智慧。這種合併允許結構化、語義豐富的資料和非結構化文字資料在知識圖譜中和諧共存。
在此基礎上建構的人工智慧系統潛力巨大，應用範圍從搜尋和發現引擎到問答系統和知識市場。
為了展現OriginTrail去中心化知識圖譜的能力，他向觀眾展示了一個進行抽取式問答的實際例子。與產生答案的人工智慧模型不同，這種方法直接從知識圖譜中檢索答案。它確保資訊檢索的準確性和可信度。
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