在AI领域，可以构建智能的机器学习算法或令人印象深刻的神经网络，但是这项强大的技术可能值得信赖，也可以根据训练时使用的数据生成智能响应。在AI领域，最好的成绩是在封闭且定义明确的生态系统中，例如视频游戏，其中AI算法已经击败了世界所有冠军，甚至在DOTA 2中也被认为是业界最复杂的视频游戏之一。在社交媒体或大数据之类的环境中，人工智能的算法执行得不好，或者有时人工智能的结果是错误的，这是为什么呢？

在诸如视频游戏之类的脚本化环境中，您可以基于有限的预定义动作来训练AI，读取游戏代码，并且在这种环境中，机器学习算法可以基于此做出决策。

在开放且无脚本的环境中，事情要复杂一些。例如，在社交媒体中，人工智能必须处理虚假新闻，自我报告的数据，机器人等。您可以创建足够智能的算法来识别其中的一些算法，但是请记住，在这种情况下您需要大量资源，我的意思是说“大量”的计算能力可以运行每个计算，因此，最终它的成本非常高，而且同时出现大量错误。

通常，开放环境中最有用的AI由拥有该平台的同一家公司生产，因为每次用户执行特定操作，了解数据质量以及如何使用它们时，它们都可以读取自己拥有的服务器正在运行的脚本好。

除此之外，还有其他一些隐藏的问题使AI难以信任。

　　让我们从以下假设开始讨论它：

让我们尝试弄清楚为什么这是一个真正要考虑的问题，如果您信任一个AI，那么您就信任用于训练它的数据集。您可以部署更智能的AI的算法，但是如果您用假新闻或可操纵的数据进行训练，结果将令人失望。

如果您是公司或运营国家/地区，甚至是临时用户，则在信任AI并将其用于决策或开始基于AI的自动决策之前，您必须问自己：

　　如果数据集由于某种原因可以被操纵怎么办？

如果我们正在使用可操作的数据库来训练这些算法，那么我们如何信任AI算法，在黑客或所有者可以出于任何原因而可以编辑数据的环境中。

　　谁拥有数据将统治一切？

如果您是数据集的所有者，并且有人根据您的数据库做出决策，那么从技术上来说，您就是在裁决他，因为您可以操纵数据并根据结果操纵其他人的选择。

例如，今天，我们信任大型高科技公司及其数据集，因为它们是好事，而且它们没有任何经济诱因来操纵信息。但是公司是由人统治的，将来这些公司的董事会可能会改变，无论是好是坏。

　　如果我们无法读取生成数据的脚本，该如何理解数据的质量？

如果您想构建一个运行良好的智能AI，它需要能够理解什么是可信赖的或不可信的，为此，您需要阅读用户在执行操作并创建信息时正在运行的脚本。

Web 2.0中的问题是，如果您不是网络的所有者，则无法通过脚本读取用户的交互，而只能通过脚本提供的数据读取用户的交互，因为脚本是100%私有的，并且它们是在所有者服务器中运行。

用AI术语，您可以通过复杂的过程并使用大量的计算能力来了解后验，即后验数据是否可信。这种方法尚未产生可靠的结果。

　　为什么区块链技术是构建可信赖的AI的关键？

如果我们分析诸如比特币之类的区块链网络的基本特征，则用户采取的每项措施都旨在在没有所有者的情况下生成永久且不可操纵的数据，这是构建可信赖的AI的绝佳起点。

自从以太坊这样的第二代区块链发明以来，“区块链技术”中最惊人的杀手级应用为构建智能和可信赖的AI开辟了前所未有的机遇。在2014年及以太坊背后的概念出现之前，区块链技术能够以基于非信任的方式跟踪金融交易的数据。

如果我们分析智能合约的解剖结构，它是一个永久的，分散的脚本，可以公开运行。

　　为什么这对于AI来说是最令人惊讶的新闻？

最终，智能合约可以编写去中心化的数据来存储脚本本身，请求和结果，而无需任何操作并且没有所有者。

如果我们以此为基础训练AI，这将是向前迈出的一大步，因为使用这项技术，我们可以肯定地知道脚本和请求是在不信任实体的情况下生成数据的。

如果我们开始收集大量的干净和分散的数据，我们将在AI的信任方面迈出一大步，我们将能够开始将其用于业务选择，从而确保从1984年以来的未来场景”取决于统治大公司的人。

但是使用此技术的真正下一步将归功于智能合约的去中心化和公共运行功能。在本文开头，我讨论了为什么在脚本环境中AI算法比在开放环境中能更好地工作。在开放环境中，挑战是要了解生成信息的私有脚本和不可读脚本的目的，以便了解数据质量。

使用智能合约，机会是建立封闭的和脚本化的开放式环境，将尽可能多的复杂性转化为代码。这种新架构将克服在理解和清理数据集方面的许多数据科学问题，可以实现理解数据质量所需的较少计算能力，并最终可以帮助AI提高结果和预测的准确性。

今天，我们可以构建混合分散式AI，基本上在云上私有地运行AI算法，但仅信任基于区块链的分散数据来训练它。

这是向前迈出的一大步，但是在未来十年实现去中心化AI的挑战将取决于我们如何成功构建能够以与当今智能合约中运行脚本相同的不信任方式来运行AI算法的区块链网络。

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