AI存在信任問題——去中心化的隱私保護技術可以解決這個問題
去中心化的隱私保護技術可以解決AI的信任缺失，因為可驗證性和更強的數據保護不會妨礙AI的增長。
AI自2024年以來一直是主導話題，但用戶和企業仍然無法完全信任它。無論是財務、個人數據還是醫療決策，對於AI的可靠性和完整性仍然存在很高的猶豫。
這種日益增長的AI信任缺失現已成為廣泛採用的最重大障礙之一。去中心化的隱私保護技術迅速被認可為可行的解決方案，提供可驗證性、透明度和更強的數據保護，而不會妨礙AI的增長。
普遍存在的AI信任缺失
2024年，AI成為加密領域中第二受歡迎的類別，吸引了超過16%的投資者關注。初創企業和跨國公司已經投入大量資源於AI，以擴展這項技術至人們的財務、健康和其他各個方面。
例如，新興的DeFi x AI（DeFAI）領域在2025年初推出了超過7000個項目，市場總值達到70億美元，隨後市場崩潰。DeFAI展示了AI的變革潛力，能使去中心化金融（DeFi）更加用戶友好，通過自然語言指令執行複雜的多步操作，並進行複雜的市場研究。
然而，僅僅依靠創新並未解決AI的核心脆弱性：幻覺、操控和隱私問題。
2024年11月，一名用戶說服Base上的AI代理發送了47,000美元，儘管該代理被編程為絕不這樣做。雖然這種情況是遊戲的一部分，但引發了真正的擔憂：AI代理能否被信任來自主執行財務操作？
審計、漏洞獎勵和紅隊測試有助於降低風險，但並不能消除提示注入、邏輯缺陷或未經授權數據使用的風險。根據KPMG（2023）的報告，61%的人仍然對AI持懷疑態度，甚至業內專業人士也對此表示擔憂。《哈佛商業評論》引用的Forrester調查發現，25%的分析師認為信任是AI面臨的最大障礙。
這種懷疑仍然強烈。在《華爾街日報》CIO網絡峰會上進行的一項民意調查顯示，61%的美國頂尖IT領導者仍在實驗AI代理。其餘的人則仍在實驗或完全避免使用，主要擔心可靠性、網絡安全風險和數據隱私。
醫療等行業對這些風險感受最為深刻。與大型語言模型（LLMs）共享電子健康記錄（EHR）以改善結果是有前景的，但在沒有嚴密隱私保護的情況下，這在法律和倫理上都是風險重重的。
例如，醫療行業因數據隱私洩露而受到不利影響。當醫院分享EHR數據以訓練AI算法而不保護患者隱私時，這個問題會加劇。
去中心化的隱私保護基礎設施
J.M. 巴里在《彼得潘》中寫道：“整個世界都是由信任、信心和小精靈的魔法組成。”信任不僅僅是AI中的一個附加條件——它是基礎。預計到2030年，AI將帶來15.7萬億美元的經濟收益，但如果沒有信任，這一預測可能永遠無法實現。
這時，去中心化的加密系統如零知識簡潔非交互式知識論證（ZK-SNARKs）便應運而生。這些技術提供了一條新路徑：允許用戶在不透露個人數據或模型內部運作的情況下驗證AI的決策。
通過將隱私保護的加密技術應用於機器學習基礎設施，AI可以實現可審計、值得信賴和尊重隱私的特性，特別是在金融和醫療等行業。
ZK-SNARKs依賴於先進的加密證明系統，讓一方能夠證明某事為真，而無需透露具體過程。對於AI而言，這使得模型可以在不披露其訓練數據、輸入值或專有邏輯的情況下進行正確性驗證。
想像一下，一個去中心化的AI貸款代理。它不需要查看完整的財務記錄，而是檢查加密的信用評分證明，以自主決定貸款，而無需訪問敏感數據。這既保護了用戶的隱私，也降低了機構的風險。
ZK技術還解決了大型語言模型的黑箱性質。通過使用動態證明，可以在保護數據完整性和模型架構的同時驗證AI的輸出。這對用戶和公司來說都是一個雙贏的局面——用戶不再擔心數據被濫用，而公司則保護了其知識產權。
去中心化的AI
我們正進入AI的新階段，僅僅擁有更好的模型已經不夠。用戶要求透明度；企業需要韌性；監管機構期待問責。
去中心化、可驗證的加密技術提供了這三者。
ZK-SNARKs、門檻多方計算和基於BLS的驗證系統等技術不僅僅是“加密工具”——它們正成為值得信賴的AI的基礎。結合區塊鏈的透明性，它們為隱私保護、可審計和可靠的AI系統創造了一個強大的新堆疊。
Gartner預測，到2026年，80%的公司將使用AI。採用不僅僅依賴於炒作或資源，還取決於建立人們和企業真正可以信任的AI。
而這一切都始於去中心化。
這篇文章的內容旨在提供一般信息，並不構成法律或投資建議。此處表達的觀點、想法和意見僅代表作者本人，並不一定反映或代表Cointelegraph的觀點和意見。
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在這篇文章中，Felix Xu提出了一個非常重要的觀點：信任是AI技術廣泛應用的基石。隨著AI技術的迅速發展，如何建立用戶對AI的信任，成為了行業發展的關鍵挑戰。去中心化的隱私保護技術，如ZK-SNARKs，提供了一種解決方案，能夠在不妨礙數據隱私的情況下，增強AI的透明度和可驗證性。
這不僅是技術上的創新，更是對未來數據治理和倫理的深刻反思。隨著AI在各行各業的滲透，如何平衡創新與風險，將是所有企業和政策制定者需要面對的挑戰。對於用戶而言，信任的建立不僅依賴於技術的進步，更需要企業在透明度和責任感方面的努力。這一過程將會影響到我們未來對AI的接受程度和依賴程度，值得我們持續關注。
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