引言大多數(shù)人工智能系統(tǒng)的失敗并非源于計算能力薄弱，而源于垃圾數(shù)據(jù)。區(qū)塊鏈或許能解答這個問題。

別再裝了：人工智能革命雖然發(fā)展迅速，但終將面臨一個重大障礙。這并非關(guān)乎計算能力或算法突破，而是更根本的問題：未經(jīng)驗證、不可靠的數(shù)據(jù)。

當(dāng)硅谷為最新的AI助手——它可以幫你預(yù)訂晚餐或撰寫電子郵件——?dú)g呼雀躍時，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者卻悄悄地叫停了他們耗資數(shù)百萬美元的AI項目。原因何在？因為他們發(fā)現(xiàn)了致命缺陷：建立在劣質(zhì)數(shù)據(jù)上的AI只會產(chǎn)出平庸的垃圾。

01

人工智能失信背后隱藏的危機(jī)

數(shù)字不會說謊。NTT Data 的最新研究顯示，70-85% 的生成式人工智能部署未能達(dá)到其投資回報預(yù)期，67% 的組織表示他們并不完全信任用于決策的數(shù)據(jù)。這并非技術(shù)故障，而是我們構(gòu)建人工智能系統(tǒng)過程中的根本設(shè)計缺陷。

來源：Precisionly

Gartner 的預(yù)測更加令人警醒：到 2027 年，超過 40% 的代理人工智能項目將被取消——這真是令人不安的事實嗎？如今的人工智能大多建立在幻想之上。這些系統(tǒng)并非真正意義上的“學(xué)習(xí)”，它們只是猜測，使用大量未經(jīng)檢驗、帶有偏見或徹頭徹尾的垃圾數(shù)據(jù)。你會相信一輛用虛假路標(biāo)訓(xùn)練的自動駕駛汽車嗎？或者，你會相信一個由操縱的收益報告驅(qū)動的交易算法嗎？然而，現(xiàn)實就是如此：企業(yè)在沒有驗證其基礎(chǔ)的情況下，就將未來押注于人工智能系統(tǒng)。風(fēng)險不僅僅是失敗，而是隱藏在智能外表下的災(zāi)難。

02

為什么當(dāng)前的人工智能代理是盲目的

問題不在于人工智能代理本身存在缺陷，而在于它們被輸入了損壞的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的中心化系統(tǒng)造成了這種“黑箱困境”：輸入和輸出是可見的，但它們之間的路徑卻充滿偏見、操縱和衰退。

想象一下現(xiàn)實世界中的一場災(zāi)難：一個接受過市場數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能代理推薦投資。但如果它的數(shù)據(jù)中包含被操縱的報告、過時的財務(wù)數(shù)據(jù)或帶有偏見的研究，該怎么辦？這會導(dǎo)致什么后果？人工智能不僅僅是失敗，它還會徹底失敗，讓企業(yè)無法追蹤或糾正錯誤。

這并非假設(shè)——在現(xiàn)有體系下，這是不可避免的。當(dāng)人工智能做出決策時：

• 你能審計其數(shù)據(jù)來源嗎？

• 您能確認(rèn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有被污染或篡改嗎？

• 你能確認(rèn)它沒有過時嗎？

大多數(shù)情況下，答案是否定的。

麥肯錫的研究證實了這種危害：糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量不僅會損害性能，還會嚴(yán)重破壞人們對人工智能系統(tǒng)的信任。一旦信任被破壞，無論進(jìn)行多少調(diào)整都無法彌補(bǔ)。

最糟糕的是什么？科技巨頭們深知這一點(diǎn)。他們躲在“專有數(shù)據(jù)集”背后，而他們的模型卻輸出帶有偏見、過時甚至完全錯誤的輸出。這不僅僅是疏忽，更是一場騙局。監(jiān)管機(jī)構(gòu)、企業(yè)和用戶終于醒悟了。

資料來源：麥肯錫

03

區(qū)塊鏈：人工智能數(shù)據(jù)缺失的信任層

區(qū)塊鏈不再只是個熱詞，而真正成為一種解決方案。新興的去中心化數(shù)據(jù)市場正在實現(xiàn)此前不可能實現(xiàn)的夢想：為人工智能訓(xùn)練提供實時、加密驗證的數(shù)據(jù)流。走在這場變革前沿的項目已經(jīng)展示了它的工作原理：鏈上數(shù)據(jù)泵可以過濾噪音、驗證來源，并確保只有高質(zhì)量的輸入才能到達(dá)人工智能模型。這不僅僅關(guān)乎透明度，更關(guān)乎構(gòu)建設(shè)計上值得信賴的人工智能。

每個數(shù)據(jù)集都帶有不可篡改的譜系——包括來源、編輯和驗證歷史記錄——這使得企業(yè)能夠?qū)徲?AI 決策，例如金融交易。想象一下，如果用于訓(xùn)練 AI 代理的每一條數(shù)據(jù)都附帶一份永久的、防篡改的記錄，記錄其來源、修改和驗證歷史記錄。突然之間，那個黑匣子變得透明了。您可以通過每個數(shù)據(jù)點(diǎn)追溯決策，驗證來源的可信度，并識別潛在的故障點(diǎn)。

基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)市場為人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)創(chuàng)建了我們所謂的“可驗證供應(yīng)鏈”。正如我們可以追蹤產(chǎn)品從制造商到消費(fèi)者的全過程一樣，我們現(xiàn)在也可以追蹤數(shù)據(jù)從源頭到人工智能決策的全過程。這并非紙上談兵——它正在醫(yī)療保健、金融等各個領(lǐng)域發(fā)生，可驗證的數(shù)據(jù)完整性正在改變?nèi)斯ぶ悄芟到y(tǒng)的學(xué)習(xí)和運(yùn)行方式。

04

現(xiàn)實世界的實施建立信任

懷疑論者錯了，這不再只是理論——區(qū)塊鏈驗證的人工智能已經(jīng)在多個行業(yè)中發(fā)揮作用，去中心化的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)正在改變?nèi)斯ぶ悄芟到y(tǒng)的運(yùn)作方式。這些實現(xiàn)并非原型——它們正在解決當(dāng)今實際的商業(yè)問題。

在全球供應(yīng)鏈中，企業(yè)正在使用區(qū)塊鏈來驗證流入其人工智能物流系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的真實性。所有供應(yīng)商更新、庫存變更和發(fā)貨狀態(tài)信息都會經(jīng)過加密簽名并存儲在鏈上。當(dāng)出現(xiàn)問題時，管理人員可以追溯到問題的確切來源。

類似的模式也出現(xiàn)在醫(yī)療保健領(lǐng)域，區(qū)塊鏈驗證的研究數(shù)據(jù)正在賦能醫(yī)生真正信賴的人工智能診斷工具。在金融服務(wù)領(lǐng)域，基于區(qū)塊鏈的市場數(shù)據(jù)饋送正在為監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以實時審計的交易算法提供支持。

除了這些成熟的用例之外，物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 和 DePIN 等新興領(lǐng)域也展現(xiàn)了該技術(shù)的多功能性。它們提供的實時數(shù)據(jù)以及基于區(qū)塊鏈的完整性檢查，證明了人工智能最終能夠擺脫“垃圾進(jìn)垃圾出”的陷阱。這并非空談——它正在成為如今正在創(chuàng)造價值的運(yùn)營基礎(chǔ)設(shè)施。

05

信任原生人工智能架構(gòu)的曙光

如今，一些具有前瞻性的項目正在進(jìn)一步推進(jìn)這一概念，構(gòu)建所謂的“信任原生”人工智能系統(tǒng)。這些架構(gòu)并非事后才添加驗證功能，而是將數(shù)據(jù)來源和真實性檢查嵌入到其基礎(chǔ)設(shè)計中。

這代表了人工智能發(fā)展的范式轉(zhuǎn)變。前幾代人工智能優(yōu)先考慮原始性能指標(biāo)，而下一代系統(tǒng)將針對以下方面進(jìn)行優(yōu)化：

• 可審計性：追溯每個決策的來源

• 透明度：不再有黑匣子

• 可驗證性：加密強(qiáng)制真相

由此產(chǎn)生的人工智能代理可能缺少其前輩的一些亮點(diǎn)，但它們提供了更有價值的東西：能夠經(jīng)受企業(yè)級審查的可靠性。

06

為什么這對企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者很重要

對于正在努力應(yīng)對人工智能實施挑戰(zhàn)的高管來說，這項技術(shù)變革提供了一條清晰的前進(jìn)道路。能夠認(rèn)識到這一轉(zhuǎn)變并采取行動的公司將獲得顯著的競爭優(yōu)勢：

1. 監(jiān)管準(zhǔn)備：面向未來的系統(tǒng)，滿足未來透明度要求

2. 降低風(fēng)險：大幅減少不良數(shù)據(jù)造成的錯誤

3. 利益相關(guān)者的信任：在客戶、合作伙伴和監(jiān)管機(jī)構(gòu)之間建立信心

或許最重要的是，這些解決方案能夠幫助企業(yè)挽救其人工智能投資，而不是將其徹底放棄。企業(yè)無需放棄失敗的項目，而是可以在可驗證數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上重建它們。

07

人工智能的信任革命才剛剛開始

我們正處于一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)。人工智能行業(yè)可以繼續(xù)沿著目前的道路前進(jìn)——在根本不可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建日益復(fù)雜的系統(tǒng)——或者，它可以擁抱區(qū)塊鏈技術(shù)所帶來的透明度和可驗證性。

早期跡象表明，市場已為這一轉(zhuǎn)變做好準(zhǔn)備。企業(yè)對值得信賴的人工智能的需求正在推動對基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)解決方案的投資。監(jiān)管壓力正在加大對人工智能決策過程的審查力度。最重要的是，這項技術(shù)已經(jīng)足夠成熟，能夠兌現(xiàn)其承諾。

問題不在于區(qū)塊鏈?zhǔn)欠衲芙鉀Q人工智能的數(shù)據(jù)危機(jī)，而在于人工智能行業(yè)是否能足夠快地接受該解決方案，以避免更廣泛的信任危機(jī)。

坦白說：未來獲勝的人工智能系統(tǒng)并非擁有最多參數(shù)的系統(tǒng)，而是你真正可以信賴的系統(tǒng)。市場將獎勵可驗證的智能，而不僅僅是人工智能。你會站在哪一邊？

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