Web3 Tech有助于灌输信心和信任AI

人工智能的潜力与风险

人工智能（AI）的吸引力在于其简化我们生活的潜力，不仅带来便利，还有显著的经济效益。联合国预测，到2033年，AI可能成为一个价值4.8万亿美元的全球市场，这一数字相当于德国经济的规模。但你无需等到2033年就能看到AI的实际应用；它已经在从金融到医疗、农业到电子商务的各个行业中进行变革。无论是AI管理你的投资，还是帮助早期疾病检测，AI对我们日常生活的影响是不可否认的。

然而，人们对AI的怀疑日益增加，这部分受到像《终结者2》这样描绘反乌托邦景象的电影的推动。这提出了一个关键问题：随着AI越来越融入我们的生活，我们如何建立信任？

解决AI的信任差距

AI信任的利害关系很高。根据Camunda的最新报告，惊人的84%的组织将其监管合规问题与AI应用缺乏透明度联系起来。当算法不透明或可能隐藏信息时，用户被蒙在鼓里。结合系统性偏见、未经测试的系统和不一致的法规，你就有了导致广泛不信任的完美风暴。

透明度：为AI带来光明

尽管AI算法功能强大，但往往仍是一个黑盒子，让用户对其决策过程一无所知。你的贷款申请被拒绝是因为信用评分低，还是因为存在潜在偏见？没有透明度，AI可能为所有者的利益服务，而用户却浑然不觉，以为AI在为他们的最佳利益行事。

一个潜在的解决方案是利用区块链技术使算法可验证和可审计。这正是Web3技术的用武之地。像由Microsoft支持的Space and Time（SxT）这样的初创公司正在开创这种方法。SxT提供防篡改的数据源，带有可验证的计算层，确保AI依赖的数据真实、准确，且不受单一实体的操纵。他们创新的SQL证明器确保查询针对未被篡改的数据准确计算，提供比当前最先进技术更快的验证。

建立和维护对AI的信任

对AI的信任不是一劳永逸的；它必须不断赢得，就像一家餐厅努力保持其米其林星级一样。在医疗或自动驾驶等高风险领域，AI系统需要持续评估其性能和安全性。一个失灵的AI开出错误的药物或导致事故，不仅仅是一个小故障——而是一场灾难。

开源模型和使用不可变账本进行链上验证，结合零知识证明（ZKPs）等加密技术，提供了一种建立信任的方式。然而，让用户了解AI的能力和局限性以设定现实期望也至关重要。如果用户认为AI是万无一失的，他们更有可能信任有缺陷的输出。

虽然关于AI的讨论常常聚焦于其危险性，但现在是时候将话题转向教育用户了解AI的能与不能，赋予他们能力，而不是让他们容易受到剥削。

确保合规性和问责制

就像加密货币一样，AI必须遵守法律和监管标准。如何让一个无形的算法承担责任是一个紧迫的问题。一个可能的答案可以在模块化区块链协议Cartesi中找到，它使AI推理能够在链上进行。Cartesi的虚拟机允许开发者在去中心化环境中运行标准AI库，将区块链的透明度与AI计算相结合。

去中心化作为信任之路

联合国的技术与创新报告指出，尽管AI带来了繁荣和创新的希望，但它也可能加剧全球分歧。去中心化可能是扩展AI并培养对其底层机制信任的关键。通过去中心化AI，我们可以确保它惠及所有人，而不仅仅是少数人，并在其核心保持透明度和问责制。