[玛丽]加密货币与人工智能的交叉点：Vitalik Buterin 的看法

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• 转变视角和交叉点

• 实施挑战

在最近一篇题为“加密+人工智能应用的前景和挑战”的博客文章中，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 深入探讨了加密货币和人工智能 (AI) 之间不断发展的关系。

Buterin 认识到这两种技术在过去十年中的重要性日益增加，因此探索了加密货币和人工智能之间潜在的交叉点和协同作用。

转变视角和交叉点

Buterin 首先思考了有关加密货币和人工智能之间最有希望的交叉点的常见问题。

虽然认识到表面上的联系，例如去中心化平衡人工智能中心化和区块链透明度对抗人工智能不透明，但他指出具体应用是有限的。

然而，随着人工智能，特别是现代语言模型机（LLM）的进步，以及零知识证明（ZKP）、全同态加密（FHE）和多方计算（MPC）等加密技术的进步，Buterin观察到景观的变革性变化。

Buterin 将加密货币和人工智能之间的交互分为四个主要类别。

他概述了人工智能作为该领域游戏玩家的角色。

它在帮助用户理解加密世界的复杂性、确保他们的行为符合意图并保护他们免受潜在诈骗方面发挥着至关重要的作用。

Buterin 提供的著名示例包括 Metamask 的诈骗检测和 Rabby 钱包的模拟功能等功能。

他还深入研究了使用人工智能作为游戏规则。

这涉及将人工智能集成到智能合约或去中心化自治组织（DAO）中以做出主观决策。

然而，Buterin 持谨慎态度，强调了对抗性机器学习攻击带来的挑战，并强调透明度的必要性，特别是在开源模型中。

展望未来，他以探索人工智能的概念为目标。

这一未来类别设想了专门用于创建和维护人工智能的区块链和 DAO 的设计。

他解释了潜在的应用，包括开发值得信赖的黑盒人工智能、建立民主治理结构，以及将去中心化人工智能与内置自然终止开关相结合。

实施挑战

本文还解决了实现这些类别的两个主要挑战：加密开销和对抗性机器学习。

Buterin 承认将 ZK-SNARK 和 MPC 等加密设备整合到人工智能计算中会带来效率问题。

尽管存在潜在的开销，他还是探索了使人工智能兼容的密码学更加可行的乐观途径。

讨论了黑盒对抗性机器学习攻击的威胁，强调需要限制查询和保护训练数据。

Buterin 还建议利用 DAO 来管理 AI 流程，包括数据提交、查询和 MPC 等加密技术，以保护整个 AI 管道的安全。

文章最后强调了在融合加密货币和人工智能方面谨慎探索的重要性。

这篇文章《加密货币与人工智能的交叉点：Vitalik Buterin 的观点》首先出现在 CryptoPotato 上。

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