INDIGO TALK / 人工智能与去中心化 EP05

INDIGO TALK 第五期，邀请了腾讯研究院的徐思彦同学，她是 Crypto 领域的专家，在她的专业背景下，看看今天人工智能与去中心化能碰撞出什么火花😄

意大利政府因为用户数据隐私问题，禁用了 ChatGPT

德国政府也在跟进 。。

大语言模型推动的 AI 快速进化，让人类都有些措手不及，训练和使用过程中的数据隐私，还有幻觉效应带来的决策误导，都是目前面临的问题；这个和通过去中心化技术实现的加密货币一样，让政府和决策机构头疼，颠覆性的技术都有它的两面性，但现在 AI 带来的热度已经远超 Crypto 相关的话题，这两个技术的发展或者有没有结合点，我们今天回来深度讨论一下这个话题。

本期嘉宾

Syan（徐思彦 - 腾讯研究院）

Indigo（数字镜像博主）

本期对谈纲要

00:00:52 - 开场（Syan 与锡安的故事）

00:04:54 - Crypto 在 AI 高压下的行业进展

00:08:10 - AI 与去中心化之间的联系

00:13:04 - 去中心化给 AI 的启示

去中心化的选择权、用开放对抗封闭

00:16:12 - 数据隐私的问题

通过隐私计算来控制你的数据

00:19:30 - 对比 YC 的项目来看 Web 3 与 AI 的创业

AI 更多是 SaaS 服务的迁移，而 Web 3 则是 Crypto 原生用户的 Onboard

00:23:44 - 区块链的生产关系与 AI 的生产力

A 解决的是生成力的问题，而去中心化再改变生产关系（Syan）

大语言模型让知识高效传递成为了可能，知识可以复制了（Indigo）

00:26:35 - AI 与区块链技术再未来的某种融合

Crypto 的最佳用户不是人类而是 AI / Bot（Syan）

00:30:17 - AI 可以如何来改进去中心化技术？

合约代码审计、数据分析与边缘节点的安全

00:35:08 - 去中心化的 AI 算力方案

00:40:03 - 前面聊过的话题总结（Indigo）

00:41:13 - 这两个技术的风险和挑战

00:42:05 - 如何用去中心化方式来解决 AI 被操纵的问题

Human in the Loop & Open Source 接受公众审查

AI 中的 Token 激励和 DAO 自组织

00:46:17 开源策略与开放训练数据集

00:49:53 - AI 与去中心化对现代社会治理的影响

Worldcoin 项目的介绍与全民基本收入（UBI）

00:54:13 - 超级人工智能是被公司控制还是被政府控制？

00:56:24 - 新阶层的出现

00:57:55 - AGI 会不会引导人类走向新社会主义

00:59:18 - AGI 即将到来的社会里 人类应该做好什么样的准备？

本期提到的概念和服务

锡安（Zion Matrix）

Popular Ethereum Layer 2
Optimism & Arbitrum

5 latest open-source LLMs

flower.dev
Flower A Friendly Federated Learning Framework

babylonai.dev
Datadog for machine learning on edge devices

middleware.io
AI-powered cloud observability platform

nansen.ai
250M+ labeled addresses across 10+ chains.

Worldcoin
Worldcoin is building the world’s largest identity and financial network as a public utility, giving ownership to everyone.

The Network State
This book explains how to build the successor to the nation state, a concept we call the network state.

INDIGO 的直播课

https://www.indigox.me/live-class/

Notion AI 帮忙创作的“人工智能与去中心化”

人工智能（AI）和去中心化技术（Decentralization）是当今最受关注的技术趋势之一。AI 是指机器模拟人类智能的能力，可以在各种应用领域中自主地执行任务。去中心化技术则是指将权力和控制权分散到网络中的所有节点，这样就不需要任何中央机构或机构来管理和控制网络。

人工智能和去中心化技术的结合可以潜在地带来许多好处。例如，在去中心化网络上运行的人工智能可以实现更高效的数据处理和分析，同时保持数据的安全性和隐私性。这是因为去中心化网络不需要一个中央机构来存储和管理数据，而是将数据存储在多个节点中，这样就可以避免单点故障和数据泄漏的风险。

在现代社会，人工智能和去中心化技术的结合已经产生了许多有趣的应用。例如，一些区块链平台已经开始使用AI来监控和优化其节点的性能，从而提高整个网络的效率和稳定性。另外，一些智能合约也使用了AI技术，可以自动执行某些任务以及预测并自适应未来的需求。

AI和去中心化技术也被广泛应用于金融业、医疗保健、能源等领域。例如，去中心化金融（DeFi）平台使用智能合约来自动化金融服务，从而降低了金融服务的成本和交易时间。在医疗保健领域，AI技术可以帮助医生进行更准确和快速的诊断，而去中心化技术可以帮助医疗数据的安全存储和共享。

然而，人工智能和去中心化技术的结合也会带来一些挑战和风险。例如，AI可能会被操纵和滥用来破坏去中心化网络，也可能会对网络中的隐私和安全造成威胁。因此，在推动人工智能和去中心化技术的发展时，必须注意这些风险并制定相应的保护措施。

总之，人工智能和去中心化技术的结合可以为我们带来许多好处，但同时也需要我们谨慎处理其风险和挑战，并制定相应的政策和规范来保障社会的安全和隐私。随着这两种技术的进一步发展，我们可以期待看到更多的创新和应用。

有哪些去中心化的人工智能算法与模型（by GPT-4）

去中心化的人工智能算法与模型主要关注在分布式环境中进行模型训练和推理，保护数据隐私和提高系统鲁棒性。以下是一些去中心化的人工智能算法与模型的例子：

联邦学习（Federated Learning）

联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个设备或组织在本地训练AI模型，同时保护数据隐私。在联邦学习中，各设备仅共享模型参数更新，而不是原始数据。这种方法有助于实现去中心化的AI模型训练，减少对大型数据中心的依赖，提高数据安全性和隐私保护。

参考文献：McMahan, H. B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2016). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. arXiv preprint arXiv:1602.05629.

安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）

安全多方计算是一种允许多个参与方在不泄露私有数据的情况下共同进行计算的密码学方法。在去中心化的AI模型中，SMPC可用于保护数据隐私，确保在训练和推理过程中不泄露敏感信息。

参考文献：Goldreich, O. (2004). Foundations of cryptography: volume 2, basic applications. Cambridge university press.

差分隐私（Differential Privacy）：

差分隐私是一种用于保护个体数据隐私的技术，它通过在数据发布或查询结果中添加噪声来实现隐私保护。在去中心化的AI场景中，差分隐私可以用于在不泄露个体数据的情况下共享数据统计信息和模型参数。

参考文献：Dwork, C. (2006). Differential privacy. In Automata, languages and programming (pp. 1-12). Springer, Berlin, Heidelberg.

去中心化深度学习（Decentralized Deep Learning）：

去中心化深度学习关注在分布式网络中训练深度学习模型。这种方法可以减少对中心服务器的依赖，提高系统鲁棒性。去中心化深度学习可以结合联邦学习、安全多方计算和差分隐私等技术，以实现更安全、可扩展和高效的模型训练和推理。

参考文献：Lian, X., Zhang, C., Zhang, H., Hsieh, C. J., Zhang, W., & Liu, Y. (2017). Can decentralized algorithms outperform centralized algorithms? A case study for decentralized parallel stochastic gradient descent. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 5330-5340).

群体智能（Swarm Intelligence）：

群体智能是一种模拟自然界群体行为（如鸟群、蚁群等）的计算方法，用于解决优化和分布式控制问题。在去中心化的AI系统中，群体智能可以帮助实现模型的分布式协同学习，优化资源分配和任务调度。

参考文献：Bonabeau, E., Dorigo, M., & Theraulaz, G. (1999). Swarm intelligence: from natural to artificial systems. Oxford University Press.

这些去中心化的人工智能算法与模型提供了在分布式环境中实现数据隐私保护、系统鲁棒性和可扩展性的方法。这些技术在诸多领域，如金融、医疗、物联网和智能城市等方面，都具有广泛的应用潜力。

人工智能与去中心化的社会影响（by GPT-4）

人工智能（AI）和去中心化技术正在改变我们的社会，它们所产生的社会影响主要体现在以下几个方面：

经济影响：

AI与去中心化技术的结合将推动新的商业模式和产业变革。例如，去中心化金融（DeFi）利用AI优化投资策略、风险评估等方面，以提高金融服务的效率和普惠性。此外，基于AI的共享经济和协作平台将促进资源的优化利用，从而提高生产力。

数据隐私与安全：

AI与去中心化技术的融合有助于提高数据隐私和安全性。例如，通过联邦学习和区块链技术，个人和企业可以更好地控制其数据，同时实现数据的共享和价值创造。然而，这也可能带来新的安全挑战，如确保数据交换过程的安全性和抵御潜在的网络攻击。

参考来源：Zohar, A. (2015). Bitcoin: Under the Hood. Communications of the ACM, 58(9), 104-113.

法律与道德问题：

随着AI和去中心化技术的普及，法律和道德问题也日益凸显。如何确保算法的公平性、透明性和可解释性，以及如何处理智能合约和去中心化组织中的法律责任和权益保护，都是亟待解决的挑战。

参考来源：Wright, A., & De Filippi, P. (2015). Decentralized Blockchain Technology and the Rise of Lex Cryptographia. Available at SSRN 2580664.

为了深入了解AI与去中心化技术所带来的社会影响，您可以查阅以上参考文献。这些文献提供了更详细的分析和案例，可以帮助您更好地理解这个论题。请在学术搜索引擎（如Google Scholar）中搜索相关文献的标题或作者，以获取详细信息和下载链接。