文章来源：https://www.coindesk.com/web3/4-actual-use-cases-for-blockchain-and-ai-that-are-more-than-just-hype/

编译：XiYue研习社

区块链和人工智能可能是21世纪最具文化意义的组合，它们有可能改变我们对创意、身份和验证的思考方式。

区块链和人工智能（AI）不过是一堆计算机网络和代码，但它们正在成为在线生活几乎所有方面中重要的参与者。

据估计，全球约有66%的人口将互联网用于购物、社交、医疗、商业和娱乐等日常活动。此外，至少有70亿台设备通过传感器和定制软件连接到互联网，构成了被称为物联网（IoT）的不断增长的设备群体。

所有这些活动意味着一件事：数据。大量的数据。正如《连线》（WIRED）在2014年所称，如今的数据就像18世纪的石油一样有价值。截至2023年，已经有超过11,000种营销解决方案仅用于捕获、跟踪、分析和报告消费者数据，以获得有利可图的洞见。

区块链，作为一个开源的全球分布式账本，为我们提供了一个新的存储数据的地方，这可能使数据最终摆脱了将利润动机置于消费者隐私之上的第三方公司的影响。然而，区块链上的数据默认情况下是公开可见的，这对于我们大部分信息来说并不理想。这种透明性导致许多人首次对我们希望在互联网上存在哪些类型的个人数据进行了批判性思考，以及我们应该如何重新协商Web2的社会契约，以换取像Facebook和Twitter这样的中心化平台在交换服务的同时拥有我们的数据。

这就是人工智能（AI）可能发挥作用的地方。在理想的未来中，第三方公司不再追踪和分析我们的数据，而由AI来完成。在这个理想的情景中，我们可以想象，我们已经足够了解AI学习模型的工作方式，因此可以信任它们开发关于我们是谁的洞见，同时追踪数字来源并验证我们信息的可信度。

听起来很棒，不是吗？但不幸的是，大多数新的AI应用案例仍然处于实验阶段，没有人可以预测成功。就像新技术一样，AI和区块链的真正能力目前正被夸大、误解和FUD（恐惧、不确定性和怀疑）所掩盖。我们采访了几位数据专家和Web3内部人士，以更好地了解AI和Web3可能成功融合，为验证、所有权和创造力创造面向消费者的解决方案。

新闻验证

随着即将到来的美国总统选举，深度伪造和虚假信息问题已经成为严重关切的问题。但如果我们能够公开追踪信息的来源呢？

根据Web3域名公司Unstoppable Domains的高级工程总监Lisa DeLuca的说法，不仅存在着源追踪技术，还有一种将新闻引用与说出这句话的人的公钥联系起来的方法。

“我们正在申请专利，用区块链为内容增加信任。”DeLuca说道。类似于谷歌搜索提醒，一个人可以使用AI机器人在网络上搜索媒体中提到他们姓名的信息。每当这个人被记者或新闻机构引用时，他们将收到一个请求，在区块链上使用与加密钱包相关联的分散式域名来验证这个引用。

“你会看到一个请求，上面写着‘这真的是你吗？是或不是？’然后体验可以更新，显示这个人已经验证了，然后新闻机构可以随着时间的推移开发他们的声誉，看他们的多少内容是真实验证过的，而非被拒绝的。”DeLuca解释道。这个过程也可以通过加密代币进行激励，以便验证的人在确认他们的引用后获得奖励。

据DeLuca称，Unstoppable Domains已经开发出了这个工具，并准备与媒体合作伙伴开始测试。她说：“如果有人想与我们合作，我们已经准备好讨论了。”“这并不遥远。”

版权和知识产权保护

数字世界长期以来一直在应对版权侵权和知识产权（IP）挑战。Web3和人工智能的融合可能正在引领版权保护的新时代。

最近，喜剧演员萨拉·西尔弗曼（Sarah Silverman）起诉了OpenAI和Meta，因为他们使用了她的受版权保护材料的书籍训练了他们的AI模型。尽管受版权保护的材料经常出现在线并公开可见，但应该有方法让所有者重新控制他们的材料，并决定是否以及如何使用它们。

据数据标记化公司Nevermined的CEO唐·戈森（Don Gossen）称，AI和区块链的融合可以赋予各种创作者以控制权，以他们控制的方式将其知识产权商品化。区块链上的智能合约可以自动执行版权条款，而AI算法可以扫描内容以寻找潜在的侵权行为。这种综合方法将在区块链上创建一份不可变的所有权和使用记录，简化争议，并激励创作者在安全的环境中分享他们的作品。

目前，Nevermined正在通过科学研究进行这一概念的测试，这是一个称为分散科学（DeSci）的不断发展的倡议。使用AI学习模型从冗长的研究论文中编制数据，程序员可以为临床医生创造短格式摘要，以便他们可以在实时医疗环境中快速查找信息。为了维护数据的完整性，并补偿科学作者，戈森表示，参与的贡献者可以选择是否包括他们的受版权保护的学术论文和研究材料，从而为精心策划的数据集做出贡献，从而产生高质量的输出。

Nevermined目前正在开发一个基于区块链的市场，在这个市场中，AI开发者需要订阅以获取访问这些材料并训练他们的模型。这种方法赋予了原始作者和内容所有者的权力，他们最终可以决定是否愿意让其他人访问他们的材料。

此外，由于区块链可以提供参考证明，戈森解释说，医生还可以深入研究原始研究，以更好地了解，甚至可能与研究人员联系。

“从商业角度来看，这很有用，因为医院和诊所将为医疗专业人员的摘要付费以获得访问权限，”戈森说道。“医生可以从与患者的会议中请假，去办公室查询症状，获取大量的研究数据，然后有五分钟时间来综合信息，并带着评估回到患者那里。”

互动型NFT：增强数字收藏品

如果您曾经想过要创建自己的版本“Clippy”，即在Microsoft Word中弹出的Windows纸夹，现在您可以实现了。当与人工智能相结合时，基于区块链的艺术品，也就是非同质化代币（NFTs），可以变得更具互动性和动态性，为创作者、品牌和消费者开启一片充满想象力和趣味的世界。

智能NFT（iNFTs）公司Alethea AI开发了由大型语言模型（LLMs）或深度学习算法提供支持的生成型NFTs，这些算法将大型数据集提炼出来。这有点类似于将OpenAI受欢迎的聊天机器人ChatGPT的一个版本与您最喜爱的数字艺术品相结合，从而通过文本和语音提示教导艺术品进行对话。这就是Alethea AI的生成型NFTs的工作方式，它们可以将持有者最喜爱的NFTs作为头像。

“基本上，iNFT是如何创建的呢，您拿出您的NFT，然后与我们称之为‘智能Pod’相结合，”Alethea AI内容经理Komalika Neyol解释道。“这些Pod是可以进行训练的AI资产。它可以具有个性并为您执行AI服务。”

根据Neyol的说法，iNFTs可以根据用户的独特数据集进行定制，使持有者可以通过他们的NFT展示他们的个性、知识和技能。例如，哲学教授可以将他们的博士论文上传到他们的LLM中，创建一个动画聊天机器人，通过引用著名哲学家的名言来欢迎访问网站的访客。

有兴趣的用户可以通过铸造Alethea Intelligence Pod NFT来创建自己独特的数据集的定制NFT。公司为持有者制作了一个短视频教程，教授如何将一个ERC-721 NFT与AI相结合。

智能合约安全性 - 但需注意一点

在未来，智能合约会自动将支付分配并分发到适当的加密钱包，正如我们所访问的专家所描述的那样，审计智能合约的安全性将是必不可少的。

根据生成型AI公司ChainML的联合创始人兼CEO Ron Bodkin的说法，AI可以在检测智能合约异常方面发挥重要作用。ChainML目前正在与Web3安全公司Cube3合作，以更有效地阻止恶意的加密交易。

类似于银行实施的保障措施，程序员可以训练AI来解释可能是红旗的因素，例如可疑交易的来源，钱包的年龄，事件序列（例如在与新地址交互后立即提示清空钱包）等等。

Bodkin说：“有很多不同的因素可以汇集在一起，来表明，‘嘿，这是有风险的，这是你要处理的事情’。”

然而，Bodkin承认，虽然AI可以增强区块链安全审计的效率，但人类仍然需要进行彻底的评估。他的建议是以一种提高人类错误的方式使用AI技术，但不要指望AI审计人员完全取代人类。

Bodkin警告说：“我不建议任何人解雇审计师，仅依赖于AI审计。”他表示，ChainML及其合作伙伴开始看到在建设过程的早期进行AI审计会取得成功，从而帮助人类审计师更快地解决问题，但这个过程不可能仅依赖机器人。

“AI审计人员可以一直运行，并且可以很快地给出响应，”Bodkin说。“有许多层面可以增强安全性。”

底线

区块链和人工智能的融合呈现出一个崭新的世界，充满了令人兴奋的可能性，有潜力重塑各个领域。新闻验证、版权保护、互动式NFT和智能合约审计是蓬勃发展的领域，展示了Web3和人工智能协同作用的实际好处。

然而，虽然可能性广泛，专家建议企业和创作者要谨慎，并考虑到人工智能的技术限制。目前，人工智能主要是为人类生产力提供补充，改善错误，并拓展想象力 - 它们不太可能很快完全取代人类。