来源: Cointelegraph原文: 《{title}》
观点：Felix Xu，ARPA Network和Bella Protocol联合创始人
自2024年以来，人工智能（AI）一直是主流话题，但用户和公司仍然无法完全信任它。无论是财务、个人数据还是医疗决策，关于AI的可靠性和诚信的犹豫情绪依然很高。
这一日益扩大的AI信任赤字，现在已经成为广泛采用的最大障碍之一。去中心化、隐私保护技术迅速被认定为提供可验证性、透明性和更强数据保护的可行解决方案，而不会妨碍AI的增长。
日益扩大的AI信任缺失问题
AI是2024年加密领域中第二受欢迎的类别，吸引了超过16%的投资者兴趣。初创公司和跨国公司已投入大量资源开发AI技术，将其扩展到人们的财务、健康和各个方面。
例如，新兴的DeFi x AI（DeFAI）领域推出了超过7000个项目，并在2025年初达到70亿美元的市场资本化峰值，尽管在市场崩盘后有所下滑。DeFAI展示了AI在将去中心化金融（DeFi）变得更加用户友好、通过自
然语言命令执行复杂的多步骤操作并进行复杂市场研究方面的变革潜力。
然而，仅靠创新并没有解决AI的核心脆弱性：幻觉、操控和隐私问题。
2024年11月，一名用户成功说服Base上的AI代理发送4.7万美元，尽管该代理被编程为绝不执行此类操作。虽然这一情境是游戏中的一部分，但它引发了真正的担忧：我们能否信任AI代理处理金融操作的自主性？
审计、漏洞奖励和红队（Red Team）的帮助降低了风险，但无法消除提示注入、逻辑缺陷或未经授权的数据使用的风险。根据KPMG（2023年）的报告，61%的人仍然犹豫是否信任AI，甚至行业专业人士也表达了这种担忧。哈佛商业评论引用的Forrester调查显示，25%的分析师认为信任是AI面临的最大障碍。
这种怀疑情绪依然强烈。华尔街日报CIO网络峰会上的一项调查发现，61%的美国顶级IT领导者仍在试验AI代理。其余的人则仍在试验，或者完全避免使用AI代理，主要担心可靠性、网络安全风险和数据隐私问题。
医疗行业尤为感受到这些风险。与大语言模型（LLM）共享电子健康记录（EHR）以改善结果非常有前景，但在没有完善的隐私保护措施下，法律和伦理风险也很大。
例如，医疗行业因数据隐私泄露而遭受不利影响。当医院在没有保护患者隐私的情况下，分享EHR数据以训练AI算法时，这个问题就会加剧。
去中心化、隐私保护的基础设施
J.M. Barrie在《Peter Pan》中写道：“整个世界是由信任、信心和精灵尘（pixie dust）构成的。”信任不仅是AI的一个附加元素——它是基础。没有信任，AI预计到2030年将带来的15.7万亿美元的经济红利可能永远无法实现。
这时，去中心化的加密系统应运而生，例如零知识简洁非交互性知识证明（ZK-SNARKs）。这些技术提供了一条新路：允许用户在不透露个人数据或模型内部工作原理的情况下，验证AI决策的正确性。
通过将隐私保护的加密技术应用于机器学习基础设施，AI可以变得可审计、值得信任且尊重隐私，特别是在金融和医疗等领域。
ZK-SNARKs依赖于先进的加密证明系统，使一方可以证明某个命题为真，而无需透露其证明过程。对于AI而言，这使得模型可以在不披露训练数据、输入值或专有逻辑的情况下进行验证。
想象一下一个去中心化的AI贷款代理。它不需要审查完整的财务记录，而是检查加密的信用评分证明，以便做出自主的贷款决策，而无需访问敏感数据。这既保护了用户隐私，又减少了机构风险。
ZK技术还解决了大语言模型的黑箱问题。通过使用动态证明，可以在保护数据完整性和模型架构的同时，验证AI输出的准确性。这对用户和公司来说都是双赢——用户不再担心数据滥用，而公司则能保护其知识产权。
去中心化AI
我们正在进入AI的新阶段，单靠更好的模型已经不再足够。用户要求透明度；企业需要弹性；监管者期望问责制。
去中心化、可验证的加密技术提供了这三者。
像ZK-SNARKs、门限多方计算和基于BLS的验证系统这样的技术不仅仅是“加密工具”——它们正在成为值得信赖的AI基础。结合区块链的透明性，它们为隐私保护、可审计和可靠的AI系统创造了一个强大的新技术栈。
Gartner预测，到2026年，80%的公司将使用AI。采用AI的推动力不仅仅是炒作或资源。它将取决于建立人们和公司可以真正信任的AI系统。
而这从去中心化开始。
观点：Felix Xu，ARPA Network和Bella Protocol联合创始人
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