Bankless：为什么人工智能需要加密货币的价值观？
人工智能发展迅速，加密货币可以解决人类面临的挑战，建立更公平、安全、开放的未来，打破科技巨头的控制。去中心化的人工智能范式使计算和研究无需许可，让人工智能成为每个人的工具。加密货币为开源人工智能提供新的盈利方式，保护用户数据隐私。合成数据是解决训练数据不足问题的新方法，加密货币通过众包工作激励其创建。AI项目构建合成数据工具，允许用户贡献数据并获得SAI代币，加快训练速度，保护数据隐私。加密货币提供了缺失的信任和透明的开源基础，改善人工智能行业。现在是时候使用加密货币，让我们知道你的想法！
原文标题：Why AI Needs Crypto’s Values
原文作者：Arjun Chand
原文来源：bankless
编译：Kate
人工智能技术发展迅速；它需要采用加密货币的理念。
科技行业对人工智能革命的梦想一直是一把双刃剑。
释放人工智能可以解决人类面临的最大挑战，但它也可能以危险的方式集中力量。
这就是加密和区块链的用武之地。让加密货币变得很酷的价值观同样可以帮助AI变得更好。这些价值观可以帮助人工智能建立一个更公平、更安全、更开放的未来。
去中心化，无需许可创新，开源系统，隐私，透明度，用户所有权。这些不仅仅是华丽的辞藻，他们有可能打开人工智能的黑匣子。
这就是为什么人工智能行业需要加密货币的魔力👇
构建包容开放的人工智能生态系统
人工智能和加密货币之间的协同作用。来源：加密+人工智能应用的前景和挑战
目前，几家大型科技公司控制着大部分计算能力，并正在围绕自己的人工智能研究建立护城河。这创造了一个“人工智能黑手党”，它扼杀创新和竞争的速度比你说“围墙花园”还要快。
然而，去中心化是最终的情节转折。
在去中心化的人工智能范式中，计算能力和人工智能研究是不需要许可的。人工智能成为每个人的工具，打破了人工智能黑手党设置的障碍，使知识、工具和资源的获取民主化。
共享资源意味着更多的人可以参与人工智能最艰巨的挑战。构建者越多样化，算法的偏见就越少，这对每个人来说都是一种胜利。
https：//x.com/TrustlessState/status/1762318512507208182
然而，开源开发一直很难盈利。如果人们不能从中赚钱，你如何让他们创造伟大的东西？这通常会迫使公司关闭源代码并以营利为目的。
“具有加密激励的去中心化人工智能”解决了这个问题。
加密货币为开源人工智能提供了新的盈利方式。它为人工智能开发创造了一个开放的市场，确保使用代币访问和奖励贡献。
例如，在像Bittensor这样的去中心化人工智能网络中，开发人员在不同的人工智能应用程序中使用他们的机器学习模型时可以赚取 TAO代币。
关于【Bankless：为什么人工智能需要加密货币的价值观？】的延伸阅读
Variant Fund： 加密世界如何塑造更有品位的 AI 模型？
新的AI模型不断涌现，可以完成各种任务，从查找信息到生成内容。为了培养模型的品味，可以通过用户生成的内容和人类社区的反馈来训练。加密货币可以帮助促进训练的一致性。具有品味的模型有巨大的潜在市场，可以创造一种新的参与形式，类似于智能手机和Instagram让每个人都能成为摄影师。未来还会有更多新模型出现，它们应该努力吸引利益相关者，包括更大的开放性和可及性，以及新型所有权结构的激励措施。
火星财经加密日报 | 5月 27日
本周，美国通过加密货币监管改革法案，中国扩大电子人民币试点范围，MetaMask计划增加比特币支持。特朗普竞选团队接受加密货币捐赠，香港或将允许质押以太坊现货ETF。Elon Musk旗下人工智能公司xAI完成60亿美元B轮融资，微软将向南非投资7000万美元以支持当地SMME企业人工智能发展。软银计划每年投入近90亿美元用于人工智能投资。尽管美国证券交易委员会批准了几项以太坊ETF申请，以太坊和其他数字资产也经历了上涨，但备受期待的山寨币季节尚未到来。比特币专家警告称，政客对加密货币的态度转变可能会对比特币产生负面影响。欧盟委员会敦促为区块链和人工智能融合做好准备，认为这有助于降低数据垄断风险并促进人工智能的协作发展。其他要闻包括野村证券、Laser Digital与GMO合作发行稳定币、韩国法务部将打击虚拟资产市场欺诈行为、苹果公布新战略Project Greymatter等。精选文章讨论了投资主题的重要性，特朗普加强支持加密货币，加密行业发展进入新格局，以及BTC生态叙事偏冷寂等。
这种动态使得去中心化的人工智能网络能够通过代币化的激励措施吸引顶尖人才，从而创造出一个在闭源、中心化模型中不存在的可持续价值链。
确保用户数据的隐私
我们生活在一个渴求数据的世界。每个人都想要你的数据来了解你的好恶，然后用它来卖给你东西。
人工智能也不例外。人工智能系统需要大量的数据才能正常工作。大型人工智能公司通常会存储整个对话历史，以训练他们的模型和改进服务，但这造成了巨大的隐私问题。
想象一下，你所有的个人信息——购物习惯、浏览历史，甚至健康记录——都被扔进一个巨大的人工智能锅里。你必须相信该公司不会滥用或出售这些信息。很可怕，对吧？
为了真正获得用户信任，人工智能需要采用隐私保护技术。建立信任需要透明度和可验证性，而零知识证明(ZKP)可以帮助实现这一点。
加密领域的人工智能项目还采用了其他保护隐私的技术。比如Venice.ai只在用户的浏览器中存储会话记录，并确保用户的请求是加密的。GPU提供商处理这些请求，但没有服务器看到整个会话历史或知道用户的身份。
通过整合这些加密方法和价值观，我们可以创建尊重用户隐私和数据所有权的人工智能系统。
https：//youtu.be/FyEcfgbCrDw
我们如何训练人工智能模型，同时保持隐私，但不使用用户数据？如果没有足够的数据，AI就无法很好地理解现实世界的情况，从而导致“AI幻觉”，即AI产生错误的输出。
这就是合成数据的用武之地。合成数据是通过算法模拟真实数据人工生成的。它具有保护隐私的特性，因为它不会暴露个人信息。所有大型人工智能公司都在使用它，这是一个新兴的研究领域。
加密货币可以通过众包工作来激励人工智能模型的合成数据集的创建。用户贡献经过验证的数据点来赚取代币，解决训练数据不足的问题。
例如，像Synthetic AI这样的项目构建用于创建合成数据的工具，允许用户贡献合成数据并获得SAI代币。确保这些数据集的质量可以大大加快为训练人工智能模型生成数据的努力，同时维护用户数据隐私。
结论
人工智能的未来是不确定的，但有一点是肯定的：它需要建立在信任和透明的开源基础上。
加密货币专注于去中心化所有权，无需许可的访问和隐私，提供了缺失的部分。工具已经有了，是时候使用它们，书写人工智能故事的下一个篇章了。
加密货币的价值能改善人工智能行业吗？请在下方评论，让我们知道你的想法！
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