加密技術和人工智能可以協同工作嗎?_FIN:人工智能幣是真實嗎

2023年，圍繞“加密技術與人工智能”的爭論越來越多，但我認為我們不應該以消極的態度去看待這兩者的關系。對于所有的新興技術來說，這樣的爭論是不可避免的。

還記得2000年12月的一篇《每日郵報》文章寫道：“互聯網只是曇花一現，因為百萬富翁們根本看不上它。”現在再來看這句話，是不是覺得特別滑稽。

區塊鏈是一種去中心化的、不可篡改的分布式賬本，有助于跨網絡進行安全、透明的共享數據交換，所有參與者都可以同時獲得信息。

此外，它能夠跟蹤賬戶、訂單、產品等各種類型的信息。每筆交易都有一個獨特的加密哈希值，其中有各種交易細節，然后與其他交易記錄一起存儲在一個區塊中。

摩根大通向其私人銀行客戶發送有關加密技術入門和比特幣估值方法的報告:3月8日消息，摩根大通已向其私人銀行客戶發送了一份加密貨幣入門報告，以教育他們投資加密技術的風險和機會，這些相關賬戶的最低余額為1000萬美元。該報告還分析了比特幣的估值方法，并應用了三個不同的指標，分別為用戶數量、黃金價值和全球貨幣供應量。具體來說，如果應用梅特卡夫定律的一個版本（比特幣的價值與用戶數量的平方成正比），那么比特幣的估值將是21,667美元；如果將黃金的當前價值應用于2100萬枚比特幣的最大供應量，那么它的價值將是540,814美元；如果將全球貨幣價值應用于比特幣的最大供應量，則比特幣的估值為190萬美元。（Coindesk）[2021/3/8 18:23:52]

相比之下，人工智能（AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，指向的是計算機、數據和機器部署程序的能力。

美國參議員：推特CEO曾稱計劃實施端到端加密技術，但時隔兩年未果:金色財經報道，美國參議員Ron Wyden曾透露，他于2018年與推特公司CEO Jack Dorsey私下會面，討論了對用戶的直接消息（私信）實施端到端加密技術，用戶間的私信可能涉及敏感信息，在黑客攻擊期間可能很容易受到攻擊。Wyden說，Dorsey當時告訴他，推特正在開發加密直接消息，但已經過了兩年，推特還沒有發布。Wyden表示，這是一個持續了太長時間的漏洞，而在其他競爭性平臺中則不存在。如果黑客能夠訪問用戶的私信，則此違規行為可能在未來幾年內產生驚人的影響。[2020/7/17]

人工智能還包括機器學習和深度學習等分支，它們基于特定算法來進行數據預測或分類。人工智能具備多種優勢，如簡化重復性任務，并通過訓練有素的數據集強化決策過程。

FinCEN主任：監管機構不是敵人 加密技術屬于所有人:美國金融犯罪執法網絡（FinCEN）主任Kenneth Blanco在接受采訪時堅稱監管機構不是敵人。Blanco感嘆道，“我們正在允許一種可能如此有益的技術被人劫持”。他解釋FinCEN在保護加密領域中的作用，“這項技術屬于我們所有人。不要讓少數人用它來做壞事，也不要讓流氓國家用它來做壞事。”但加密領域許多人懷疑，像FinCEN這樣的機構是否出于行業的最大利益而運作。采訪Blanco的是加密分析公司Chainalysis全球政策主管Jesse Spiro。Chanalysis是美國政府撥款的主要接受者，它招致了反對政府介入的加密倡導者的批評。Blanco否定加密貨幣在正常金融規則之外運作的概念。“如果你在美國境內全部或大部分地區開展業務，必須遵守我們的法規和法律。順便說一句，在一天結束時，這也讓你更安全。”KYC是否提高安全性的問題存在有爭議。Chanalysis最近的研究表明，去年只有超過1%的加密交易是用于非法目的，消除非法交易是KYC要求的明確目的。許多人擔心將客戶端信息集中到交易所數據庫中會帶來更大的風險。（Cointelegraph）[2020/5/28]

（機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑）

聲音 | Joseph Young：過去兩個月是加密技術最有成效的時期:數字貨幣分析師Joseph Young發推文稱，我相信過去的兩個月是加密技術最有成效的時期，特別是在使市場制度化和加強其基礎設施方面。許多人問為什么它對價格沒有任何影響。缺乏對價格的影響可能意味著場外積累正在發生。[2018/10/7]

（深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術）

人工智能從根本上不同于加密技術，因為它實際上需要中心化的數據緩存來進行訓練，這與秉持去中心化前提的加密技術相反。

目前，這兩種技術都處于發展的早期階段，存在協同工作和發展的可能。通過消除障礙、加快運營和提高效率，區塊鏈有可能為基于人工智能的業務帶來新發展。

捧高人工智能而踩低加密技術是完全錯誤的做法。最好的做法是兼用這兩種技術，讓它們協同工作。當我們走向一個更加數字化的時代，我們所要做的并不是去“仇視”這兩種技術。

事實上，它們完全可以共生共存，因為人工智能的動態本質是大規模提高解決問題的能力，而加密技術旨在幫助世界上的每個人。

將分布式計算、強加密和由加密技術驅動的去中心化文化帶到人工智能等技術中（而不僅僅應用于加密貨幣行業），我們會有更多的機會。讓我們來看看加密技術和AI可以如何協同工作：

1、利用人工智能進行抽樣以提高加密挖幣效率

2、利用區塊鏈身份驗證技術審核機器學習和建模生成工具

3、利用情緒分析來進行加密貨幣交易

4、基于代幣的人工智能生態系統開發和大規模的人工智能服務貨幣化

5、對去中心化網絡的民主治理

6、人工智能利用去中心化數據在單個中心化實體或多個去中心化實體（錢包、共享賬戶等）內進行個性化設置

人工智能和加密技術都試圖滿足人們對生活更加便利的渴望。現實是，我們生活在一個技術不斷發展的世界。所以對我們而言，重要的是建立一個健康的生態系統，去擁抱不可避免的變化。

加密技術不僅有望改變人工智能，而且有可能通過提高效率、安全性、用戶體驗和自動化水平來優化各種Web3應用程序，從而擴大去中心化服務的覆蓋范圍，使更多人從中受益。

參考：

Megan Nyvold：北美媒體主管，領導加密交易所BingX。

Cointelegraph：Why are we debating crypto vs. AI?

編譯：Dali@Web3CN.Pro

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