人工智能和区块链如何相互补充
根据Spherical Insights的研究，人工智能和区块链技术的结合预计将在未来十年内发展成为一个价值数十亿美元的产业。
人工智能擅长处理大量数据，识别模式，进行预测，并通过使用模仿人类认知过程的神经网络来增强决策。
区块链是一种去中心化、不可篡改的数字账本协议，它是一个防篡改的记录存储系统，并允许无权限限制和透明的数字交易。
各自而言，每种技术在当前的数字化领域中都发挥着重要作用。
例如，机器学习和自然语言处理，作为人工智能的关键组成部分，正在改变业务在自动化、客户体验、预测分析等领域的运作方式。区块链的不可篡改性则增强了数字交易中的数据存储安全性和透明度。
人工智能与区块链的融合有助于解决数据安全、效率和透明度等问题。
人工智能模型可以利用区块链来确保基础数据的安全性和完整性，并通过将智能合约集成到其功能中来优化工作流程。区块链也可以利用人工智能来构建大型数据集，以便智能合约的使用，并加速任务的执行。
区块链中的人工智能优势
人工智能强大的分析能力与区块链的去中心化特性相结合，可以带来几个好处。
- 去中心化协议的安全性提升： 区块链以其去中心化和不可篡改的结算层而闻名于安全性。人工智能可以通过几乎实时地检测区块链协议中的潜在威胁来增强这些安全措施。智能合约可以利用人工智能识别漏洞并提升加密方法。
- 确保数据资源的完整性： 为了使去中心化协议有效运作，它们需要从可信来源提取数据并确保信息的安全。人工智能可以用于验证数据的准确性和可靠性。此外，人工智能还可以自动化地将数据结构化，使其与智能合约兼容。
- 提升区块链网络的可扩展性： 区块链三难问题指的是在不妨碍安全性或去中心化的情况下实现区块链的可扩展性。人工智能可以通过预测和管理网络负载来减轻这一问题，从而进行优化调整以提升网络性能。人工智能的预测能力可以预见未来网络需求，从而帮助优先分配资源。
区块链中人工智能的挑战
尽管区块链中的人工智能带来了许多好处，但一些问题却阻碍了其普及。
- 数据隐私框架和标准不足： 需要有效的监管框架，以确保人工智能在区块链中的集成符合所有伦理和法律标准。此外，还需要制定针对人工智能支持的去中心化应用的标准，以确保用户隐私并增强用户信任。
- 关于人工智能偏见的伦理问题： 人工智能模型容易从训练数据中学习到人类的偏见，并可能放大这些偏见。将这些偏见编码到不可更改的账本中可能会导致系统性缺陷，并引发严重的伦理问题。
- 缺乏明确的人工智能互操作机制： 人工智能模型传统上在从外部来源获取和读取数据方面存在困难。为了使人工智能系统能够集成到区块链网络中，需要标准化的协议和接口，以便有效地共享数据。
区块链中人工智能的应用案例
人工智能和区块链的融合正在影响多个行业。以下是五个应用案例，展示了将人工智能集成到区块链中的潜力。
区块链安全
传统上，区块链依靠加密技术来验证和保护交易。然而，人工智能有潜力通过实时监控交易和网络活动、检测任何异常，并立即采取应对措施，为安全性提供额外的保障。位于纽约的Certik公司正在利用人工智能审计和保护智能合约及去中心化应用程序。
智能合约优化
人工智能解决方案可以通过分析历史数据和使用预测分析来提升智能合约的效率，从而预见执行合约条件时可能遇到的挑战。自然语言处理技术使智能合约能够解读和处理人类法律合同。位于纽约的Scifn（前身为Chainhaus）是一家区块链和人工智能咨询公司，提供区块链基础设施建设和维护服务。
资产代币化
尽管区块链可以用于对股票和艺术品等现实世界资产进行代币化，人工智能可以用来分析来源数据、资产状况和市场趋势，以计算每个代币的价值。此外，机器学习可以分析实时数据流，并不断更新资产的代币化价值。位于加州的Solulab是一家提供将现实世界资产转换为数字代币服务的人工智能和区块链解决方案公司。
市场趋势与预测
人工智能可以识别加密货币历史数据中的模式和关联，以预测未来价格走势。投资者可以利用这些信息来对抗未来市场修正或对冲投资。Neureal就是一个预测引擎的例子，它分析趋势并利用人工智能和区块链来预测从谷歌搜索到股票市场的各种情况。
数据完整性
人工智能可以验证输入智能合约的链下数据源，以确保其准确性，然后再将数据存储到链上。例如，人工智能驱动的智能合约可以解读复杂的法律条款，减少法律模糊性，并确保遵守监管框架。Blackbird.AI是一个工具，利用人工智能验证通信和信息领域公司链下的新闻内容，并使用区块链存储经过验证的内容。
结论
人工智能在区块链中的应用为创新提供了基础，尤其在各行业依赖大数据进行决策的时期。企业需要接受将人工智能与区块链集成的好处，以提高运营效率、数据准确性和信息安全。
