作者：BNBChain

2024 年，去中心化人工智慧已成為加密貨幣市場中最具活力、成長最快的領域之一。 根據CryptoKoryo 創建的Dune 儀表板，人工智慧在加密產業的興趣和投資方面脫穎而出，成為領先領域。

去中心化AI概論及BNB Chain相關生態一覽

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透過將智慧處理與Web3 的去中心化、以使用者為中心的方法結合，去中心化AI 帶來了顯著的好處。 這種融合增強了數位平台的透明度、效率和適應性。 企業可以利用人工智慧的分析能力來優化使用者體驗並獲得數據驅動的見解。

本指南探討了Web3 AI 的實際應用和更廣泛的影響，並強調了其變革潛力。 此外，我們還將了解BNB Chain 如何為開發人員提供平台和工具集，以創建真正強大的人工智慧應用程式。

人工智慧的崛起

人工智慧產業正在經歷快速、變革性的崛起，對各個產業和全球經濟產生了重大影響。 到2022 年，人工智慧市場價值將達到1,365.5 億美元，預計2023 年至2030 年複合年增長率(CAGR) 將達到37.3% ，到2030 年預計將達到1.8 兆美元。

這種指數級成長是由科技巨頭的持續研究、創新和大量投資推動的，使人工智慧成為汽車、醫療保健、零售、金融和製造等行業的核心技術。

人工智慧的變革潛力巨大，預計到2030 年， 人工智慧可為全球經濟貢獻高達15.7 兆美元，超過中國和印度目前的經濟產出總和。 這種成長將受到生產力提高和消費副作用的推動，預計中國和北美將出現顯著的經濟成長。

人工智慧在各個領域的整合已經開始徹底改變營運、優化流程並增強使用者體驗。 從自動駕駛汽車和救生醫療設備到行銷自動化和網路安全，人工智慧的影響無所不在。 隨著人工智慧的不斷發展，它有望重塑產業、推動經濟成長並創造新的機會。

簡而言之，市場龐大，潛力巨大。 然而，我們是否真正充分利用了人工智慧市場的潛力？ 集中式生態系統真的是發展人工智慧的最佳方式嗎？ 讓我們來看看。

中心化人工智慧的局限性

集中式人工智慧系統面臨重大限制，主要是由於它們容易出現單點故障。 當所有操作都依賴中央伺服器時，任何故障或妥協都可能破壞整個系統。 這個問題在關鍵任務應用程式中尤其重要，因為不間斷的功能是不可協商的。 例如，如果醫療保健或自動駕駛中使用的集中式人工智慧系統遇到伺服器中斷或網路攻擊，可能會導致嚴重後果，包括人員傷亡或重大財務損失。 對單點控制的依賴使得集中式人工智慧系統本質上很脆弱，並且容易出現系統故障。

可擴展性和效率也是中心化人工智慧的主要關注點。 隨著人工智慧應用需求的成長，集中式系統可能難以應對增加的負載。 這通常會導致效能瓶頸、延遲和用戶體驗下降。 在集中式人工智慧架構中，處理大型資料集和執行複雜演算法的負擔落在單一核心或一組有限的資源上，這可能會導致效率低下和速度減慢。

資料隱私和安全是中心化人工智慧的另一個關鍵限制。 集中式系統需要將資料持續傳輸到中央集線器進行處理，從而增加了傳輸和儲存過程中未經授權存取的風險。 這種集中化使它們成為網路攻擊的主要目標，因為破壞中央伺服器可能會暴露大量敏感資訊。

人工智慧壟斷可能是危險和錯誤的

人工智慧壟斷的崛起，以微軟在OpenAI 內部挑戰的策略定位為例，提出了幾個重大問題。 這種壟斷會扼殺創新、阻礙協作，並導致最終用戶的成本增加和技術劣質。

少數大公司內部人工智慧能力的整合可能會造成孤立的隔閡，從而限制技術進步和經濟成長。 此外，壟斷環境會限制競爭，使新興企業難以蓬勃發展，並可能導致決策偏見和創新有限。

另外，資料訓練來源不多樣化可能意味著人工智慧模型正在大量使用本質上有偏見和錯誤的資料。谷歌發布的人工智慧工具Gemini旨在產生人物圖像，但由於測試不足​​而面臨挑戰。 推出後不久，Gemini 就被發現產生了不準確的歷史圖像，例如1800 年代的多種族和女性美國參議員，導致社交媒體上迅速受到批評。

去中心化人工智慧的必要性

去中心化人工智慧可以促進透明度、隱私和彈性。 透過消除對中央機構的需求，去中心化人工智慧確保權力和控制不會集中在一個實體，從而降低壟斷控制和系統性故障的風險。

該模型透過在網路上分發資料來增強安全性，最大限度地降低未經授權的存取和單點故障的風險。 此外，去中心化人工智慧透過允許不同節點做出貢獻和共同工作、利用集體智慧並實現更具適應性和彈性的人工智慧系統來促進創新和協作。

去中心化人工智慧的好處

  • 安全與隱私：去中心化人工智慧系統增強了資料隱私和安全性。 資料在本地處理並分佈在網路上，從而降低了違規和未經授權存取的風險。 區塊鏈技術增加了一個不可變的安全層，確保資料和模型的完整性。
  • 可擴展性和效率：去中心化人工智慧提供了更高的可擴展性。 透過利用節點網絡，這些系統可以根據需要進行調整和擴展，並行處理任務以提高整體容量和效能，而不會加重任何單一組件的負擔。
  • 透明度和問責制：由共識機制和分散式演算法管理的去中心化人工智慧系統本質上促進了透明度。 使用者和開發人員可以仔細檢查和驗證人工智慧流程，從而培養信任和問責制。
  • 減少偏見和公平結果：透過利用多樣化的資料輸入和分散式決策，去中心化人工智慧可以減少偏見並產生更平衡和公平的結果。 密碼驗證和證明確保AI模型輸出防篡改且可靠。
  • 經濟和社會影響：去中心化人工智慧使人工智慧技術的獲取更加民主化，減少了較小參與者的進入障礙並促進公平獲取。 這創造了一個競爭環境，推動創新，並確保人工智慧的好處廣泛分佈在整個社會。 此外，去中心化人工智慧可以檢視中心化實體的大規模監視和操縱，保護個人利益。
  • 去中心化治理：去中心化自治組織（DAO）透過提供透明和民主的治理結構，使去中心化人工智慧顯著受益。 在DAO 中，專案治理是透過代幣進行管理的，允許代幣持有者提議、投票和實施變更。 這確保了決策權分佈在所有利害關係人之間，促進包容性和協作。 包容性的生態系統促進開源開發，來自不同背景的開發者和研究人員可以做出貢獻，增強系統的完善性和包容性。 小公司和個人也可以參與，推動創新並確保多元化的觀點。

去中心化人工智慧的未來

利用區塊鏈技術，去中心化人工智慧將消除目前主導人工智慧開發的中心控制點。 這項轉變將使人工智慧資源的獲取民主化，讓更廣泛的參與者——包括較小的實體和個人開發者——為人工智慧的進步做出貢獻並從中受益。

透過打破科技巨頭的壟斷，去中心化人工智慧將培育更具競爭力和多樣化的生態系統，刺激創新並確保人工智慧技術的發展以滿足更廣泛的社會需求。

此外，去中心化人工智慧將徹底改變資料隱私和安全。 透過啟用本地資料處理並利用加密資料進行人工智慧運算，這些系統將顯著降低與資料外洩和未經授權存取相關的風險。 這種方法可確保使用者保留對其個人資訊的控制權，從而增強對人工智慧系統的信任。

邊緣運算的整合將允許資料處理在更靠近資料來源的地方進行，從而進一步增強去中心化人工智慧。 這可以減少延遲、減少頻寬使用並支援即時人工智慧應用，這對於自動駕駛和智慧城市基礎設施等場景至關重要。

最後，去中心化人工智慧將透過利用聯邦學習和其他分散式學習技術來促進協作智慧。 人工智慧模型將能夠從全球不同的資料集中學習，從而產生更穩健和公正的結果。 這種人工智慧培訓的集體方法將使人工智慧系統更加準確和具有文化意識。 此外，DAO 的興起將為人工智慧計畫提供新的治理框架，使利害關係人能夠透明、民主地做出決策。

隨著這些趨勢的不斷發展，去中心化人工智慧的未來將以增強的安全性、更大的包容性以及更公平地在社會中分配人工智慧的利益為特徵。

BNB Chain

去中心化AI概論及BNB Chain相關生態一覽

BNB Chain憑藉其強大的基礎設施和多鏈架構，包括BNB智慧鏈（BSC）、opBNB和BNB Greenfield，為去中心化人工智慧提供了平台。 BSC 提供EVM 相容性、權益證明共識模型，並能夠以較低的交易成本每秒處理多達5,000 筆交易。 該基礎設施支援對人工智慧應用至關重要的大容量和高速交易，同時其與基於以太坊的DApp 的兼容性可加速部署。 快速的區塊最終確定性和並行EVM 的潛力進一步增強了交易執行。

opBNB 是一種使用樂觀匯總技術的第2 層解決方案，可顯著提高可擴展性並降低Gas 成本。 opBNB 的交易速度高達10,000 TPS，費用極低，非常適合需要快速資料處理和低延遲的高效能人工智慧應用。

BNB Greenfield 透過提供去中心化和安全的資料儲存來補充這一點，這對於管理大量資料並增強隱私和安全性至關重要。 其以使用者為中心的模型允許精細的資料存取控制，確保人工智慧開發符合道德規範並遵守資料保護法規。 BNB 鏈的這些組件共同為去中心化人工智慧創新和部署創造了一個全面、可擴展且安全的環境。

以下是簡要概述：

  • 人工智慧代理：
    • MyShell：透過支援各種模型和API 的開放開發環境，增強AI 原生應用程式的發現、創建和質押。 它同時滿足高級和新手開發人員的需求，提供用於發布和管理人工智慧應用程式的應用程式商店，並為所有生態系統貢獻者提供透明的獎勵分配系統。
    • ChainGPT：提供用於智慧合約產生、NFT 創建、加密交易模型和鏈上資料分析的工具。 該平台提供即時更新、SDK 和API 服務以及用於存取高級工具、質押池和DAO 投票的$CGPT 代幣。
  • 內容生成：
    • NFPrompt：一個UGC（用戶生成內容）平台，使用戶能夠創建、擁有、社交化他們的富有想像力的作品並從中獲利。 利用Web3 技術，它將日常用戶轉變為內容創作者，確保人工智慧生成的藝術的所有權可驗證。
    • StoryChain：一個創新平台，利用人工智慧製作沉浸式互動故事，突破數位故事敘述的界限。
  • 智慧機器人：
    • Web3go：一個資料智慧網絡，為去中心化人工智慧建立資料預處理層，透過區塊鏈技術增強資料流和人工智慧代理開發。 Web3Go 旨在為資料收集和傳播創建可存取的基礎設施，鼓勵使用者參與和網路改進。
  • 資料管理與處理：
  • Glacier Network：為人工智慧應用提供可擴展、模組化的區塊鏈基礎設施，專注於資料儲存、索引和處理。 此外，Glacier Network 還為GameFi 和SocialFi 開發人員提供工具來管理區塊鏈應用程式中的遊戲元資料和社交連接。
  • Web3go xData：opBNB上的資料標籤服務利用人工智慧來簡化和自動化資料處理，使資料管理更有效率和可靠
  • 基礎設施服務：
    • NetMind：NetMind利用閒置GPU為AI模型創建全球算力網絡，提供大規模分散式運算平台。 它將多樣化的資源與網格和自願計算調度和負載平衡技術相結合，使人工智慧模型的開發更加經濟和高效。
    • Aggregata：旨在透過擴展人工智慧資料的定義以包括模型、向量資料庫、管道、環境和權重來徹底改變人工智慧。 這種方法以速度、效率、簡單性和分散性增強了資料流。 Aggregata 透過提供全面的資料基礎設施來支援人工智慧創新。
  • 開發者工具：
    • Aspecta：目前處於孵化階段，Aspecta 將徹底改變開發者工具和資源，使開發者能夠創建更先進、更有效率的人工智慧應用程式。
    • CodexField：為開發人員提供建置和部署創新人工智慧解決方案所需的工具，培育充滿活力的技術進步生態系統。
  • ZKML：
    • zkPass：BSC 上的突破性項目，利用零知識證明來增強AI 模型的隱私和安全性。
    • BAS：產生用於驗證BNB生態系內資訊的證明，支持鏈上和鏈下驗證。 用戶可以在Greenfield 中儲存證明，以確保資料隱私和控制。 BAS 解決了驗證鏈下資料的需求，從而實現了Web3 生態系統內的所有權主張、資料隱私、存取管理和資料資產化。