区块链与AI的协同与冲突分析

近年来，区块链和AI（人工智能）这两大变革性技术各自如火如荼，但它们的交集并不多。然而，从定义上看，区块链和人工智能在某些方面具备互补性。比如，区块链的去中心化特质可以帮助解决人工智能的中心化问题，区块链的透明和可验证特质也能缓解人工智能模型的不透明问题。

之前，“区块链与人工智能”的定义在市场上遭到广泛关注，有关数字货币市值大幅上涨，整个板块的市值一度超越200亿USD。这显示出市场对这一组合的看好，投资者信心十足。

然而，区块链和人工智能在整理过程中也暴露出一些冲突。比如，人工智能需要密集的计算和很多的存储，而区块链的分布式账本构造强调冗余——每一个节点都会存储和计算同样的信息。

近期，清华大学和Fraunhofer HHI等机构的研究团队发布了一篇论文《Blockchain and Artificial Intelligence: Synergies and Conflicts》，剖析了区块链和人工智能之间的协同与冲突。这篇论文不只关注理论剖析，还着眼于数字货币市场，研究市值超越1000万USD的“区块链与人工智能”项目和具体用例。

区块链与人工智能的协同之处

去中心化与中心化： 现在，GPT等大型语言模型（LLM）的练习和维护需要很多资源，致使人工智能大模型成为少数几家科技企业的专用范围。这种垄断可能妨碍角逐，而区块链的去中心化特质可以帮助解决这一问题。区块链的去中心化特质可以预防任何一方控制整个互联网，促进更平衡的权力分布。

透明度与黑箱本质： 区块链的透明性使其上的买卖和记录可验证且不可篡改，而人工智能的决策过程总是很难讲解。通过区块链账本记录人工智能的决策过程，可以达成透明的审计跟踪，提高人工智能应用的可信度。

数据管理和依靠： 区块链可以通过智能合约和星际文件系统（星际文件系统）等协议来管理数据与数据访问权限。

开源与闭源： 区块链通过加密协议达成共享所有权，可以解决人工智能专有模型的局限性，促进更公正和全方位的AI解决方法的开发。

区块链与人工智能的冲突之处

计算本钱和负载： GPT|4和Llama 3等大型语言模型需要很多计算资源，而区块链的共识机制、加密操作和数据结构增加了计算负担，影响可扩展性。

存储限制和数据密集度： 区块链的去中心化特质致使显著的存储需要，而人工智能系统需要高效且可扩展的存储解决方法。

伪匿名和安全性挑战： 区块链允许伪匿名访问，但这可能带来安全风险，如对抗式联邦学习攻击。

操作不匹配： 区块链虚拟机一般用固定的账本操作，而人工智能练习常见的浮点运算可能在计算中出现精度损失。

区块链与人工智能的用例研究

基于区块链和人工智能的协同与冲突，研究团队调查了在整理区块链和人工智能方面表现突出的项目。他们对这类项目进行了分类，包含人工智能作为区块链的外围技术、人工智能参与区块链、区块链管理人工智能过程和区块链作为人工智能的核心基础设施。

这类研究结果显示，尽管区块链和人工智能存在一些冲突，但通过适当的整理和技术革新，这两者的协同效应仍然具备巨大的潜力，可以推进新一代智能应用的进步。

通过探索区块链和人工智能的协同与冲突，大家可以更好地理解这两大技术的互补之处，并找到有效的整理策略，推进科技进步和市场革新。

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