摘要：去中心化，无需许可创新，开源系统，隐私，透明度，用户所有权。在去中心化的人工智能范式中，计算能力和人工智能研究是不需要许可的。“具有加密激励的去中心化人工智能”解决了这个问题。通过整合这些加密方法和价值观，我们可以创建尊重用户隐私和数据所有权的人工智能系统。...
原文标题：Why AI Needs Crypto’s Values
原文作者：Arjun Chand
原文来源：bankless
编译：Kate, 火星财经
人工智能技术发展迅速；它需要采用加密货币的理念。
科技产业对人工智能革命的梦想一直是一把双刃剑。
释放人工智能可以解决人类面临的最大挑战，但它也可以以危险的方式集中注意力。
这是加密和区块链的立足点。让数字货币变得英俊的价值观也可以帮助人工智能变得更好。这些价值观可以帮助人工智能建立一个更公平、更安全、更开放的未来。
分散化、无许可创新、开源系统、隐私、透明度、客户所有权。这些不仅仅是华丽的修辞，他们可能会打开人工智能黑匣子。
这就是为什么人工智能行业需要加密货币的魔力👇
构建宽容开放的人工智能生态系统
人工智能与数字货币的协同作用。资料来源：加密 人工智能技术的前景和挑战
目前，几家大型科技公司拥有大部分计算能力，正在围绕自己的人工智能研究建立环城河。这创造了一个“人工智能黑手党”，它比你说的“墙花园”更快地抹去创新和竞争。
然而，分散化是情节的最终转折点。
在分散的人工智能范式中，无需许可计算能力和人工智能研究。人工智能已经成为每一种人工具，打破了人工智能黑手党设置的问题，使知识和工具资源的获取民主化。
共享资源意味着更多的人可以参与人工智能最困难的挑战。构建者越多样化，对算法的偏见就越少，这对每个人来说都是一场胜利。
https：//x.com/TrustlessState/status/1762318512507208182
然而，开源开发一直很难盈利。如果人们不能从中赚钱，你如何让他们创造伟大的东西？这通常迫使企业关闭源代码，以盈利为目的。
“加密鼓励的分散人工智能”解决了这个问题。
数字货币为开源人工智能提供了一种新的盈利方式。它为人工智能的发展创造了一个开放的市场，以确保使用代币浏览和奖励奉献。
例如，在Bittensor等分散的人工智能网络中，开发人员可以在不同的人工智能应用程序中使用他们的机器学习模型来赚钱 TAO代币。
这种动态促进分散的人工智能网络可以通过代币激励机制吸引顶尖人才，从而创造一个不存在于封闭源和集中模型中的可持续价值链。
确保用户数据的隐私
我们生活在一个渴望数据的世界里。每个人都想要你的数据来了解你的喜恶，然后用它来卖给你的物品。
人工智能也是如此。人工智能系统正常工作需要大量的数据。大型人工智能公司通常存储整个对话历史来训练他们的模型和改进服务，但这造成了巨大的隐私问题。
想象一下，你所有的个人信息——购物习惯、浏览历史，甚至健康记录——都被扔进了一个巨大的人工智能锅里。你必须相信公司不会滥用或出售这些信息。太可怕了，对吧？
为了真正获得用户的信任，人工智能需要使用隐私保护技术。建立信任需要透明度和可验证性，零知识证明(ZKP)能够帮助实现这一点。
人工智能项目在加密领域也采用了其他保护隐私的技术。例如，Venice.AI只存储在用户浏览器中的对话记录，并确保用户请求是加密的。GPU提供商处理这些请求，但没有服务器看到整个对话历史或了解客户身份。
通过整合这些加密方法和思想，我们可以创建一个尊重用户隐私和数据所有权的人工智能系统。
https：//youtu.be/FyEcfgbCrDw
如何在不使用用户信息的情况下训练人工智能模型，同时保持隐私？如果没有足够的数据，人工智能就无法很好地理解现实世界的情况，从而导致“人工智能幻觉”，即人工智能产生错误的输出。
这就是生成数据的基础。生成信息是通过算法模拟真实数据手动生成的。它具有保护隐私的特点，因为它不会暴露个人信息。所有大型人工智能公司都在使用它，这是一个新的研究领域。
通过众包工作，数字货币可以鼓励建立人工智能模型的合成数据集。用户贡献验证的数据点来赚取代币，并处理培训数据不足的问题。
例如，像Synthetic 人工智能等项目用于建立生成数据的工具，用户可以贡献生成数据并获得SAI代币。为了保证这些数据集的质量，我们可以大大加快培训人工智能模型生成数据的努力，同时保持客户数据的隐私。
结论
人工智能的未来是不确定的，但有一点是肯定的：它需要建立在信任和透明开源的基础上。
数字货币致力于分散所有权，无需许可的访问和隐私，提供了缺失的部分。现在有了工具，是时候用它们来写人工智能故事的下一章了。
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