2024 年开年，加密市场依然由 AI 板块领涨，无论是 OpenAI 推出新型人工智能系统 Sora，还是英伟达（NVIDIA）发布最新财报，AI 领域的大事件总能引爆加密市场。然而在狂欢之余，依然有开发者在潜心探索 AI 与区块链的结合，思考区块链如何赋能 AI，本期 TRON 造知识局，我们一同来关注这一话题。
自 ChatGPT 横空出世以来，AI 正以前所未有的方式改变着世界，在给予人们高效、创新与便利的同时，也带来了诸多挑战和风险。
波场 TRON 创始人孙宇晨近日在社交媒体发文表示，AI 技术需要大量的计算能力来进行数据处理和模型训练，这种需求导致人们不得不依赖于中心化云计算服务，这不仅产生了巨大的成本，还会集中控制 AI 的开发基础设施。
除了中心化风险，数据的污染与滥用也是 AI 领域亟待解决的问题。数据是驱动 AI 发展的燃料，如果投喂给 AI 的数据本身存在错误，将直接影响着 AI 生成内容的准确性、可靠性和公正性。另一方面，数据的收集与使用是否合规也是当前 AI 产业面临的一大挑战，对用户信息的窃取、滥用严重侵犯隐私安全和个体权益。
因此，数据采集与使用过程中的可信度、合规性变得至关重要，而这些都是区块链技术最擅长的领域。区块链可以从以下几方面为 AI 赋能：
真实性：区块链可以验证数据的来源和渊源，确保其真实可靠。通过追踪审计数据的变化过程，可以有效防止欺诈、操纵和腐败的发生。例如，它可以帮助验证数据提供者的身份和资质，还可以验证数据来源的质量和准确性，以及数据处理和分析的完整性和一致性。
丰富性：区块链可以通过提供对多样化的数据库的访问权限，来增强 AI 模型的学习能力和性能。它还可以促进不同利益相关者之间的数据共享和合作，如研究人员、开发人员、监管机构和普通用户，实现跨领域和跨境数据交换和互操作性。
合规性：区块链可以在 AI 系统的设计和开发过程将相关规则和条例嵌入其中，通过智能合约自动化执行这些规则，以保护数据安全和用户隐私。如果 AI 服务过程中出现投诉争议等情况，借助区块链技术还可以生成监测、审计报告，帮助服务提供商和用户进行责任判定和维权。
总之，区块链和人工智能相互产生的协同效应具有着巨大发展潜力，区块链可以提高 AI 模型获取数据的可信度，而 AI 则能够提高区块链的效率和可扩展性。当下，这种技术交叉早已从理论上升到了实践。
例如，BTT 将与 AI 计算进行整合的消息近日就被市场视为区块链与 AI 结合的又一项突破性进展。通过在 BitTorrent 全球节点网络上分配计算负载，不仅确保了 AI 技术所需的计算能力，还增强了去中心化支持。
这种“跨学科”交流不仅成为区块链实用性的又一力证，还能解决 AI 高速发展过程中遭遇的关键性挑战。当然，区块链并不是万能药，它也存在自己的局限性，例如技术复杂性、性能问题、能源消耗等。不过，随着技术的不断发展迭代，二者必然可以共同创建出更加去中心化、安全透明的 AI 生态，进一步促进价值创造和社会福祉。
