作者：BNBChain

2024 年，去中心化人工智能已成為加密貨幣市場中最具活力、增長最快的領(lǐng)域之一。 根據(jù) CryptoKoryo 創(chuàng)建的 Dune 儀表板，人工智能在加密行業(yè)的興趣和投資方面脫穎而出，成為領(lǐng)先領(lǐng)域。

通過將智能處理與 Web3 的去中心化、以用戶為中心的方法相結(jié)合，去中心化 AI 帶來了顯著的好處。 這種融合增強了數(shù)字平臺的透明度、效率和適應(yīng)性。 企業(yè)可以利用人工智能的分析能力來優(yōu)化用戶體驗并獲得數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解。

本指南探討了 Web3 AI 的實際應(yīng)用和更廣泛的影響，強調(diào)了其變革潛力。 此外，我們還將了解 BNB Chain 如何為開發(fā)人員提供平臺和工具集，以創(chuàng)建真正強大的人工智能應(yīng)用程序。

人工智能的崛起

人工智能行業(yè)正在經(jīng)歷快速、變革性的崛起，對各個行業(yè)和全球經(jīng)濟產(chǎn)生了重大影響。 到 2022 年，人工智能市場價值將達到 1365.5 億美元，預(yù)計 2023 年至 2030 年復(fù)合年增長率 (CAGR) 將達到 37.3%，到 2030 年預(yù)計將達到 1.8 萬億美元。

這種指數(shù)級增長是由科技巨頭的持續(xù)研究、創(chuàng)新和大量投資推動的，使人工智能成為汽車、醫(yī)療保健、零售、金融和制造等行業(yè)的核心技術(shù)。

人工智能的變革潛力巨大，預(yù)計到 2030 年，人工智能可為全球經(jīng)濟貢獻高達 15.7 萬億美元，超過中國和印度目前的經(jīng)濟產(chǎn)出總和。 這種增長將受到生產(chǎn)率提高和消費副作用的推動，預(yù)計中國和北美將出現(xiàn)顯著的經(jīng)濟增長。

人工智能在各個領(lǐng)域的整合已經(jīng)開始徹底改變運營、優(yōu)化流程并增強用戶體驗。 從自動駕駛汽車和救生醫(yī)療設(shè)備到營銷自動化和網(wǎng)絡(luò)安全，人工智能的影響無處不在。 隨著人工智能的不斷發(fā)展，它有望重塑行業(yè)、推動經(jīng)濟增長并創(chuàng)造新的機遇。

簡而言之，市場巨大，潛力巨大。 然而，我們是否真正充分利用了人工智能市場的潛力？ 集中式生態(tài)系統(tǒng)真的是發(fā)展人工智能的最佳方式嗎？ 讓我們來看看。

中心化人工智能的局限性

集中式人工智能系統(tǒng)面臨重大限制，主要是由于它們?nèi)菀壮霈F(xiàn)單點故障。 當(dāng)所有操作都依賴于中央服務(wù)器時，任何故障或妥協(xié)都可能破壞整個系統(tǒng)。 這個問題在關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序中尤其重要，因為不間斷的功能是不可協(xié)商的。 例如，如果醫(yī)療保健或自動駕駛中使用的集中式人工智能系統(tǒng)遇到服務(wù)器中斷或網(wǎng)絡(luò)攻擊，可能會導(dǎo)致嚴重后果，包括人員傷亡或重大財務(wù)損失。 對單點控制的依賴使得集中式人工智能系統(tǒng)本質(zhì)上很脆弱，并且容易出現(xiàn)系統(tǒng)故障。

可擴展性和效率也是中心化人工智能的主要關(guān)注點。 隨著人工智能應(yīng)用需求的增長，集中式系統(tǒng)可能難以應(yīng)對增加的負載。 這通常會導(dǎo)致性能瓶頸、延遲和用戶體驗下降。 在集中式人工智能架構(gòu)中，處理大型數(shù)據(jù)集和執(zhí)行復(fù)雜算法的負擔(dān)落在單個核心或一組有限的資源上，這可能會導(dǎo)致效率低下和速度減慢。

數(shù)據(jù)隱私和安全是中心化人工智能的另一個關(guān)鍵限制。 集中式系統(tǒng)需要將數(shù)據(jù)持續(xù)傳輸?shù)街醒爰€器進行處理，從而增加了傳輸和存儲過程中未經(jīng)授權(quán)訪問的風(fēng)險。 這種集中化使它們成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的主要目標，因為破壞中央服務(wù)器可能會暴露大量敏感信息。

人工智能壟斷可能是危險和錯誤的

人工智能壟斷的崛起，以微軟在 OpenAI 內(nèi)部挑戰(zhàn)中的戰(zhàn)略定位為例，提出了幾個重大問題。 這種壟斷會扼殺創(chuàng)新、阻礙協(xié)作，并導(dǎo)致最終用戶的成本增加和技術(shù)劣質(zhì)。

少數(shù)大公司內(nèi)部人工智能能力的整合可能會造成孤立的隔閡，從而限制技術(shù)進步和經(jīng)濟增長。 此外，壟斷環(huán)境會限制競爭，使新興企業(yè)難以蓬勃發(fā)展，并可能導(dǎo)致決策偏見和創(chuàng)新有限。

另外，數(shù)據(jù)訓(xùn)練來源不多樣化可能意味著人工智能模型正在大量使用本質(zhì)上有偏見和錯誤的數(shù)據(jù)。谷歌發(fā)布的人工智能工具Gemini旨在生成人物圖像，但由于測試不足而面臨挑戰(zhàn)。 推出后不久，Gemini 就被發(fā)現(xiàn)生成了不準確的歷史圖像，例如 1800 年代的多種族和女性美國參議員，導(dǎo)致社交媒體上迅速受到批評。

去中心化人工智能的必要性

去中心化人工智能可以促進透明度、隱私和彈性。 通過消除對中央機構(gòu)的需求，去中心化人工智能確保權(quán)力和控制不會集中在一個實體，從而降低壟斷控制和系統(tǒng)性故障的風(fēng)險。

該模型通過在網(wǎng)絡(luò)上分發(fā)數(shù)據(jù)來增強安全性，最大限度地降低未經(jīng)授權(quán)的訪問和單點故障的風(fēng)險。 此外，去中心化人工智能通過允許不同節(jié)點做出貢獻和共同工作、利用集體智慧并實現(xiàn)更具適應(yīng)性和彈性的人工智能系統(tǒng)來促進創(chuàng)新和協(xié)作。

去中心化人工智能的好處

• 安全和隱私：去中心化人工智能系統(tǒng)增強了數(shù)據(jù)隱私和安全性。 數(shù)據(jù)在本地處理并分布在網(wǎng)絡(luò)上，從而降低了違規(guī)和未經(jīng)授權(quán)訪問的風(fēng)險。 區(qū)塊鏈技術(shù)增加了一個不可變的安全層，確保數(shù)據(jù)和模型的完整性。
• 可擴展性和效率：去中心化人工智能提供了更高的可擴展性。 通過利用節(jié)點網(wǎng)絡(luò)，這些系統(tǒng)可以根據(jù)需要進行調(diào)整和擴展，并行處理任務(wù)以提高整體容量和性能，而不會加重任何單個組件的負擔(dān)。
• 透明度和問責(zé)制：由共識機制和分布式算法管理的去中心化人工智能系統(tǒng)本質(zhì)上促進了透明度。 用戶和開發(fā)人員可以仔細檢查和驗證人工智能流程，從而培養(yǎng)信任和問責(zé)制。
• 減少偏見和公平結(jié)果：通過利用多樣化的數(shù)據(jù)輸入和分布式?jīng)Q策，去中心化人工智能可以減少偏見并產(chǎn)生更加平衡和公平的結(jié)果。 密碼驗證和證明確保AI模型輸出防篡改且可靠。
• 經(jīng)濟和社會影響：去中心化人工智能使人工智能技術(shù)的獲取更加民主化，減少了較小參與者的進入壁壘并促進公平獲取。 這營造了一個競爭環(huán)境，推動創(chuàng)新，并確保人工智能的好處廣泛分布在整個社會。 此外，去中心化人工智能可以檢查中心化實體的大規(guī)模監(jiān)視和操縱，保護個人利益。
• 去中心化治理：去中心化自治組織（DAO）通過提供透明和民主的治理結(jié)構(gòu)，使去中心化人工智能顯著受益。 在 DAO 中，項目治理是通過代幣進行管理的，允許代幣持有者提議、投票和實施變更。 這確保了決策權(quán)分布在所有利益相關(guān)者之間，促進包容性和協(xié)作。 包容性的生態(tài)系統(tǒng)促進開源開發(fā)，來自不同背景的開發(fā)者和研究人員可以做出貢獻，增強系統(tǒng)的完善性和包容性。 小公司和個人也可以參與，推動創(chuàng)新并確保多元化的觀點。

去中心化人工智能的未來

利用區(qū)塊鏈技術(shù)，去中心化人工智能將消除目前主導(dǎo)人工智能開發(fā)的中心控制點。 這一轉(zhuǎn)變將使人工智能資源的獲取民主化，讓更廣泛的參與者——包括較小的實體和個人開發(fā)者——為人工智能的進步做出貢獻并從中受益。

通過打破科技巨頭的壟斷，去中心化人工智能將培育更具競爭力和多樣化的生態(tài)系統(tǒng)，刺激創(chuàng)新并確保人工智能技術(shù)的發(fā)展以滿足更廣泛的社會需求。

此外，去中心化人工智能將徹底改變數(shù)據(jù)隱私和安全。 通過啟用本地數(shù)據(jù)處理并利用加密數(shù)據(jù)進行人工智能計算，這些系統(tǒng)將顯著降低與數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)訪問相關(guān)的風(fēng)險。 這種方法可確保用戶保留對其個人信息的控制權(quán)，從而增強對人工智能系統(tǒng)的信任。

邊緣計算的集成將允許數(shù)據(jù)處理在更靠近數(shù)據(jù)源的地方進行，從而進一步增強去中心化人工智能。 這可以減少延遲、減少帶寬使用并支持實時人工智能應(yīng)用，這對于自動駕駛和智能城市基礎(chǔ)設(shè)施等場景至關(guān)重要。

最后，去中心化人工智能將通過利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)和其他分布式學(xué)習(xí)技術(shù)來促進協(xié)作智能。 人工智能模型將能夠從全球不同的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，從而產(chǎn)生更穩(wěn)健和公正的結(jié)果。 這種人工智能培訓(xùn)的集體方法將使人工智能系統(tǒng)更加準確和具有文化意識。 此外，DAO 的興起將為人工智能項目提供新的治理框架，使利益相關(guān)者能夠透明、民主地做出決策。

隨著這些趨勢的不斷發(fā)展，去中心化人工智能的未來將以增強的安全性、更大的包容性以及更公平地在社會中分配人工智能的利益為特征。

BNB Chain

BNB Chain憑借其強大的基礎(chǔ)設(shè)施和多鏈架構(gòu)，包括BNB智能鏈（BSC）、opBNB和BNB Greenfield，為去中心化人工智能提供了平臺。 BSC 提供 EVM 兼容性、權(quán)益證明共識模型，并能夠以較低的交易成本每秒處理多達 5,000 筆交易。 該基礎(chǔ)設(shè)施支持對人工智能應(yīng)用至關(guān)重要的大容量和高速交易，同時其與基于以太坊的 DApp 的兼容性可加速部署。 快速的區(qū)塊最終確定性和并行 EVM 的潛力進一步增強了交易執(zhí)行。

opBNB 是一種使用樂觀匯總技術(shù)的第 2 層解決方案，可顯著提高可擴展性并降低 Gas 成本。 opBNB 的交易速度高達 10,000 TPS，費用極低，非常適合需要快速數(shù)據(jù)處理和低延遲的高性能人工智能應(yīng)用。

BNB Greenfield 通過提供去中心化和安全的數(shù)據(jù)存儲來補充這一點，這對于管理大量數(shù)據(jù)并增強隱私和安全性至關(guān)重要。 其以用戶為中心的模型允許精細的數(shù)據(jù)訪問控制，確保人工智能開發(fā)符合道德規(guī)范并遵守數(shù)據(jù)保護法規(guī)。 BNB 鏈的這些組件共同為去中心化人工智能創(chuàng)新和部署創(chuàng)建了一個全面、可擴展且安全的環(huán)境。

以下是簡要概述：

• 人工智能代理：
  • MyShell：通過支持各種模型和 API 的開放開發(fā)環(huán)境，增強 AI 原生應(yīng)用程序的發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)建和質(zhì)押。 它同時滿足高級和新手開發(fā)人員的需求，提供用于發(fā)布和管理人工智能應(yīng)用程序的應(yīng)用程序商店，并為所有生態(tài)系統(tǒng)貢獻者提供透明的獎勵分配系統(tǒng)。
  • ChainGPT：提供用于智能合約生成、NFT 創(chuàng)建、加密交易模型和鏈上數(shù)據(jù)分析的工具。 該平臺提供實時更新、SDK 和 API 服務(wù)以及用于訪問高級工具、質(zhì)押池和 DAO 投票的 $CGPT 代幣。

• 內(nèi)容生成：
  • NFPrompt：一個 UGC（用戶生成內(nèi)容）平臺，使用戶能夠創(chuàng)建、擁有、社交化他們的富有想象力的作品并從中獲利。 利用 Web3 技術(shù)，它將日常用戶轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)容創(chuàng)作者，確保人工智能生成的藝術(shù)的所有權(quán)可驗證。
  • StoryChain：一個創(chuàng)新平臺，利用人工智能制作沉浸式互動故事，突破數(shù)字故事講述的界限。

• 智能機器人：
  • Web3go：一個數(shù)據(jù)智能網(wǎng)絡(luò)，為去中心化人工智能構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)處理層，通過區(qū)塊鏈技術(shù)增強數(shù)據(jù)流和人工智能代理開發(fā)。 Web3Go 旨在為數(shù)據(jù)采集和傳播創(chuàng)建可訪問的基礎(chǔ)設(shè)施，鼓勵用戶參與和網(wǎng)絡(luò)改進。

• 數(shù)據(jù)管理和處理：
• Glacier Network：為人工智能應(yīng)用提供可擴展、模塊化的區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施，專注于數(shù)據(jù)存儲、索引和處理。 此外，Glacier Network 還為 GameFi 和 SocialFi 開發(fā)人員提供工具來管理區(qū)塊鏈應(yīng)用程序中的游戲元數(shù)據(jù)和社交連接。
• Web3go xData：opBNB上的數(shù)據(jù)標簽服務(wù)利用人工智能來簡化和自動化數(shù)據(jù)處理，使數(shù)據(jù)管理更加高效和可靠

• 基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)：
  • NetMind：NetMind利用閑置GPU為AI模型創(chuàng)建全球算力網(wǎng)絡(luò)，提供大規(guī)模分布式計算平臺。 它將多樣化的資源與網(wǎng)格和自愿計算調(diào)度和負載平衡技術(shù)相結(jié)合，使人工智能模型的開發(fā)更加經(jīng)濟和高效。
  • Aggregata：旨在通過擴展人工智能數(shù)據(jù)的定義以包括模型、向量數(shù)據(jù)庫、管道、環(huán)境和權(quán)重來徹底改變?nèi)斯ぶ悄堋?這種方法以速度、效率、簡單性和分散性增強了數(shù)據(jù)流。 Aggregata 通過提供全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施來支持人工智能創(chuàng)新。

• 開發(fā)者工具：
  • Aspecta：目前處于孵化階段，Aspecta 將徹底改變開發(fā)者工具和資源，使開發(fā)者能夠創(chuàng)建更先進、更高效的人工智能應(yīng)用程序。
  • CodexField：為開發(fā)人員提供構(gòu)建和部署創(chuàng)新人工智能解決方案所需的工具，培育充滿活力的技術(shù)進步生態(tài)系統(tǒng)。

• ZKML：
  • zkPass：BSC 上的一個突破性項目，利用零知識證明來增強 AI 模型的隱私和安全性。
  • BAS：生成用于驗證BNB生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)信息的證明，支持鏈上和鏈下驗證。 用戶可以在 Greenfield 中存儲證明，以確保數(shù)據(jù)隱私和控制。 BAS 解決了驗證鏈下數(shù)據(jù)的需求，從而實現(xiàn)了 Web3 生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的所有權(quán)主張、數(shù)據(jù)隱私、訪問管理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。

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