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人工智能 x 区块链的现状以及下一步发展
DFINITY 创始人兼首席科学家 Dominic Williams 最近与 Tracy Trachsler 进行了炉边谈话，后者于 5 月加入 DFINITY 担任机构关系主管。
话题是人工智能，具体来说，Dom 对当前围绕区块链和人工智能交集的讨论有何看法，互联网计算机迄今为止取得了哪些成就，以及下一步的预期是什么，以下是此次谈话的摘要。
GPU 困境
运行 AI 模型时最重要的决定之一是将它们托管在何处，过去几年中，用户采用的大型语言模型（LLM），如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Meta 的 Llama 3，都在由其开发人员控制的服务器上运行。
正如我们在《DeAI：揭示人工智能的黑箱问题》中探讨的那样，依赖集中式服务器的问题在于它们容易受到网络攻击，例如潜伏代理，这些代理可以被编程为在某些情况下产生不准确的输出。
在 DFINITY，我们相信区块链上的人工智能对于确保社会充分受益于这项改变游戏规则的技术至关重要，但并非所有去中心化模型都是平等的。
一种获得广泛关注的方法是使用 GPU，这是训练模型和运行推理所必需的，来自去中心化物理基础设施网络（DePIN），然而，DePIN 将难以与亚马逊网络服务等中心化云提供商竞争，后者可以利用其基础设施（大型数据中心的共置 GPU）来提供更丰富的功能。
中心化云提供商在投资新硬件时也受益于批量购买力（埃隆马斯克最近从 Nvidia 购买了价值 5 亿美元的芯片），并且可以将这些节省的成本转嫁给客户，这使得 DePIN 很难与其定价相匹配。
人工智能作为智能合约
在智能合约中运行人工智能克服了中心化模型的许多限制，它们成为：
防篡改 - 由于互联网计算机高度去中心化，其共识机制利用链密钥加密，因此智能合约可以免受网络攻击，它没有单点故障； 不可阻挡 - 智能合约一旦部署，就保证可以运行，互联网计算机永远不会离线，永远不需要重新启动，也不依赖于可能出现中断的数据中心； 自主 - 智能合约可以由 DAO 管理，甚至不需要控制结构，在这种情况下，没有人可以规避其规则或更改其代码。
大多数区块链无法完全在链上运行人工智能，因为它们的智能合约只能访问有限的内存，这也解释了为什么有些区块链依赖于中心化云服务器，因此，它们使用区块链来运行人工智能。
互联网计算机则有所不同，因为我们的智能合约使用 32 位 WebAssembly（WASM）虚拟机，因此它们可以访问 4GB 内存，这意味着我们在区块链上运行人工智能。
当然，在智能合约中运行 LLM 是最终目标，虽然实现这一目标所需的计算能力带来了相当大的技术挑战，但我们正在取得进展。
互联网计算机正在转向 64 位 WASM，这将使我们的智能合约内存增加四倍至 16GB，足以部署轻量版 Llama 3。
区块链效应
那么，区块链上的互联网计算机版本的人工智能如何防范集中式模型的威胁呢？
让我们先从现实世界的例子开始，假设一家律师事务所雇用了 100 名律师，每位律师可能需要数周时间准备庭审，这对他们的客户来说成本很高，律师还可能会错过重要细节。
现在想象一下，这家律师事务所拥有一个人工智能预言机，它可以收集所有客户通信、法律文件、历史判例和文本，如果律师能够访问这个预言机，那么准备审判所需的时间将缩短到几天，而且犯错的可能性也会降低。
如果此模型在集中式服务器上运行，它会因为存储的敏感信息而成为黑客的目标，它相当于客户数据的热钱包，任何持有加密货币的人都知道它们有多么脆弱，黑客可以利用这些信息破坏客户的法律案件或生活，或者 IT 基础设施可能会在审判前遭遇中断，导致律师无法进行辩护所需的研究。
然而，如上一节所述，由于互联网计算机上的智能合约具有不可篡改和不可阻止的特性，这两种情况都不会发生在运行该智能合约的模型上。
同样，dApp 可以以创新的方式在区块链上利用人工智能，例如，数字钱包可以是智能合约，它提供了一系列好处，包括增强的安全性，由于智能合约是自主的，没有人可以修改代码并窃取用户的资产。
这些钱包还可以包含可定制的功能，例如经过训练的人工智能模型可以接收指令以在特定条件下执行交易，例如如果 BTC 价格达到 100,000 美元，则将用户一半的比特币持有量换成 USDC。
许多用例都可以从自主性中受益，另一个例子是 AI 模型，它审核以太坊上的 Solidity 代码以检测漏洞并证明其可信度，审核的合法性完全取决于包含该模型的智能合约的自主性。
地平线上即将发生一些重大事件……
Dom 在谈话结束时透露了一项重大进展，这将为人工智能和区块链之间的交集带来新的维度，他没有向 Tracy 透露更多细节，但他说团队希望在 9 月初推出测试版，敬请期待！
要查看区块链上的人工智能在互联网计算机上的运行情况，请查看 Dom 最近录制的这个面部识别演示：
来源：DFINITY翻译：Catherine
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