人工智能（AI）正在迅速发展，然而其开发和部署主要由少数强大实体控制。这种权力集中引发了关于隐私、安全和公平性的重大关切。随着AI继续改变各行业和社会，探索能够使其好处民主化并减少其风险的解决方案至关重要。区块链技术通过实现去中心化、透明和安全的AI系统，提供了一个有希望的前进道路。
目前，拥有大量数据和计算能力的大型企业主导着当前的AI领域。这种集中化带来了几个问题。隐私问题由于用户个人数据经常在未经明确同意的情况下被收集和使用而引发，可能导致滥用和数据泄露。少数实体的权力垄断抑制了创新并限制了多样化贡献。此外，集中化的AI系统容易被操纵用于传播虚假信息或进行监视等有害目的。
当今AI发展的现实是，它不仅仅是自主机器学习的结果，而是强化学习和人类智能的结合。亚马逊的“无需付款购物”技术的细节曝光就是一个显著例子。这里，大约有1,000名真实的人工手动核对销售数据，而不是仅依赖技术统计客户的购买情况。人类智能与AI系统之间的这种协作经常被忽视，但强调了AI过程中重要的人类因素。
去中心化人工智能
区块链技术以其去中心化和透明的特性，可以有效解决这些挑战。它通过加密技术实现安全的数据共享和存储，确保用户掌控其信息。通过在网络中分散权力，区块链减少了垄断风险，并促进了更加协作的AI开发环境。它还可以追踪数据的来源，确保其完整性和合法性，这对于训练可靠的AI模型至关重要。
在AI去中心化中，可以减轻与当前集中化模型相关的多种风险。安全AI中心指出AI风险的四个广泛类别：恶意使用、AI竞赛、组织风险和流氓AI。恶意使用包括有意利用强大的AI造成广泛伤害，例如制造新的流行病或利用AI进行宣传、审查和监视。AI竞赛风险涉及企业或国家竞相快速建立更强大系统，从而在过程中冒不可接受的风险。组织风险包括严重的工业事故和强大程序可能被恶意行为者窃取或复制的潜力。最后，还存在流氓AI的风险，即系统可能优化有缺陷的目标、偏离原始目标、追求权力、抵制关闭或进行欺骗。
通过监管和良好治理可以遏制许多这些风险。恶意使用可以通过限制查询和访问各种功能来解决，并通过法院系统追究开发者的责任。流氓AI和组织问题的风险可以通过常识和培养对使用AI的安全意识的方法来减轻。然而，这些方法并不能解决AI的一些二阶效应，如集中化和从传统Web2公司遗留下来的反常激励。
拥有您的数据
长期以来，我们为了使用工具而交换我们的私人信息。虽然退出是可能的，但对大多数用户来说往往不方便。与任何算法一样，AI产生的结果直接与其训练数据相关。已经有大量资源用于清理和准备AI数据。例如，OpenAI的ChatGPT是在来自各种来源的数千亿行文本上进行训练的，但也依赖于人类的输入和更小、更定制的数据库来调整其输出。
在去中心化AI网络中创建区块链层可以减少这些问题。我们可以构建跟踪数据来源、保护机密性并允许个人和企业收费以访问其专业数据的AI系统，使用去中心化身份、验证权益证明、共识和像乐观和零知识证明这样的扩展技术。这可以将平衡转移远离大型、不透明、集中化的机构，并为个人和企业提供一个全新的经济系统。
在技术层面上，确保数据的完整性、所有权和合法性（模型审计）至关重要。区块链可以为数据提供不可变的审计跟踪，确保其真实性，并为数据提供者提供公平补偿。零知识证明等技术允许用户在不泄露其机密性的情况下贡献数据。去中心化AI网络使各方利益相关者能够参与AI开发，从数据提供者到基础设施运营商，创建一个更公平的生态系统。
更好的解决方案
除了增强数据完整性外，去中心化AI系统还提供了更高的安全性。加密技术和安全保护认证系统确保用户可以在其设备上安全存储其数据并控制对其数据的访问，包括撤销访问权限的能力。这是与现有系统不同的重要进步，后者仅仅是收集并出售给集中化的AI公司的有价信息。相反，它促进了广泛参与AI开发。
个人可以从事多种角色，如创建AI代理、提供专业数据或提供数据标注等中介服务。其他人可能通过管理基础设施、运营节点或提供验证服务来做出贡献。这种包容性方法允许更多元化和协作的AI生态系统。
去中心化AI还解决了由AI进步引起的工作岗位替代问题。随着AI系统的能力增强，它们可能会显著影响劳动市场。通过整合区块链技术，我们可以创建一个从数据提供者到开发者都受益的系统。这种包容模式可以帮助更公平地分配AI的经济利益，防止财富和权力集中在少数大型企业手中。
此外，区块链和AI的整合可以通过推广开源开发和协作来促进创新。去中心化平台可以作为开发新的AI应用和服务的基础，鼓励各种贡献者参与AI生态系统。这种协作环境可以促进更健壮和创新的AI解决方案的产生，从而惠及整个社会。
总之，区块链和AI的
