作者：Arjun Chand，Bankless；編譯：白水，金財經
科技業對人工智慧革命的夢想一直是一把雙面刃。
釋放人工智慧可以解決人類面臨的最大挑戰，但也可能以危險的方式集中權力。
這就是加密貨幣和區塊鏈發揮作用的地方。讓加密貨幣變得酷炫的價值觀也可以幫助人工智慧變得更好。這些價值觀可以幫助為人工智慧建立一個更公平、更安全、更開放的未來。
去中心化、無需許可的創新、開源系統、隱私、透明度、使用者所有權。這些不僅僅是花俏的字眼；它們有可能打開人工智慧的黑盒子。
這就是為什麼人工智慧產業需要加密貨幣的魔力。
建構包容開源的人工智慧生態系統
目前，少數幾家大型科技公司控制著大部分運算能力，並在其AI 研究周圍建立護城河。這催生了一個“AI 黑手黨”，它扼殺創新和競爭的速度比你說“圍牆花園”的速度還要快。
然而，去中心化是最終的轉捩點。
在去中心化的AI 範式中，計算能力和AI 研究的存取是無需許可的。 AI 成為每個人的工具，打破了AI 黑手黨設置的障礙，使知識、工具和資源的存取變得民主化。
共享資源意味著更多的人可以應對AI 最艱鉅的挑戰。建構者越多樣化，演算法的偏見就越少，這對每個人來說都是雙贏。
然而，開源開發一直難以獲利。如果人們無法從中獲利，你如何讓他們創造偉大的事物？這常常迫使公司走向閉源和獲利。
「帶有加密激勵的去中心化AI」解決了這個問題。
加密提供了將開源AI 貨幣化的新方法。它為AI 開發創建了一個開放的市場，確保訪問和使用代幣獎勵貢獻。
例如，在Bittensor 等去中心化AI 網路中，開發人員在不同的AI 應用程式中使用他們的機器學習模型時可以獲得TAO 代幣。
這種動態允許去中心化AI 網路透過代幣化激勵吸引頂尖人才，從而創建在閉源、中心化模型中不存在的可持續價值鏈。
確保用戶資料的隱私
我們生活在一個數據飢渴的世界。每個人都想利用你的數據來了解你的喜好，然後用它向你推銷產品。
人工智慧也不例外。人工智慧系統需要大量數據才能正常運作。大型人工智慧公司通常會儲存整個對話歷史記錄來訓練他們的模型並改進服務，但這會帶來巨大的隱私問題。
想像一下，你所有的個人資訊——購物習慣、瀏覽歷史，甚至健康記錄——都被丟進一個巨大的人工智慧罐裡。你必須相信公司不會濫用或出售它。很可怕，對吧？
為了真正贏得用戶信任，AI 需要採用隱私保護技術。建立信任需要透明度和可驗證性，而零知識證明(ZKP) 可以幫助實現這一點。
加密領域的AI 專案也以其他方式採用隱私保護技術。例如，Venice.ai 僅在使用者的瀏覽器中儲存對話記錄，並確保使用者請求已加密。 GPU 提供者會處理這些要求，但沒有伺服器可以看到整個對話歷史記錄或知道使用者的身分。
我們可以透過整合這些加密方法和價值觀來創建尊重用戶隱私和資料所有權的AI 系統。
我們如何在不使用使用者資料的情況下訓練AI 模型，同時保持隱私？如果沒有足夠的數據，AI 就無法很好地理解現實世界的情況，從而導致“AI 幻覺”，即AI 生成錯誤的輸出。
這就是合成資料的用武之地。合成數據是使用演算法模擬真實數據而人工生成的。它具有隱私保護特性，因為它不會洩露個人資訊。所有主要的AI 公司都在使用它，這是一個新興的研究領域。
加密貨幣可以激勵創建用於訓練AI 模型的合成資料集。用戶可以透過貢獻經過驗證的數據點來獲得代幣，從而解決訓練數據不足的問題。
例如，像Synthetic AI 這樣的專案建立了用於創建合成資料的工具，允許用戶貢獻合成資料並獲得SAI 代幣。確保這些資料集的品質可以顯著加快產生用於訓練AI 模型的資料的努力，同時保持使用者資料隱私。
結束語
人工智慧的未來尚不確定，但有一件事是肯定的：它需要建立在信任和透明的開源基礎上。
加密貨幣專注於分散所有權、無需許可的存取和隱私，彌補了缺少的部分。工具已經存在，是時候使用它們並書寫人工智慧故事的下一章了。
