随着人工智能(AI)技术在各领域的广泛应用，其”黑匣子”性质引发了人们对透明度、信任和公平性的广泛担忧。区块链技术以其增强安全性和透明度的特性，被视为可能解决AI面临的部分挑战。Chainbase首席运营官Chris Feng就此问题进行了深入分析。
Feng首先强调，区分AI的可解释性和透明度至关重要。区块链技术无法直接解决AI模型可解释性的核心问题，这主要源于深度神经网络的固有黑箱性质。尽管我们理解AI的推理过程，但很难完全掌握其中每个参数的逻辑意义。
虽然区块链不会改变AI模型的内部推理和训练方法，但它可以在多个方面提高AI系统的透明度。例如，区块链可以安全记录用于模型训练的数据来源和使用情况，记录AI模型的构建过程，faciliate社区输入纳入AI决策过程，以及记录AI模型的推理过程，从而提高整体透明度和可追溯性。
在解决AI算法中普遍存在的偏见问题方面，区块链技术展现出巨大潜力。利用分布式节点可增强数据的机密性和安全性。如Bittensor采用的分布式训练方法，通过将数据分布在多个节点上并实施防欺骗算法，提高了AI模型训练的弹性。
在AI应用过程中保护用户数据隐私也至关重要。区块链技术在这方面提供了创新解决方案，如Ritual项目在将数据分发到链下节点进行推理计算前对其进行加密，保护用户隐私。区块链的去中心化特性也可以降低数据泄露风险。
尽管区块链技术无法完全解决AI的透明度问题，但它为增强AI系统的可信度和公平性提供了新的途径。未来，我们可以期待AI与区块链的深度融合带来更多创新解决方案，更多针对AI透明度和公平性的区块链应用出现，以及相关法规和标准的制定，引导AI和区块链技术的健康发展。
