人工智能（AI）与区块链的交叉是金融、医疗保健、网络安全和供应链等各个行业中的一个增长趋势。根据《财富商业洞察》的数据，到2027年，全球人工智能和区块链市场价值预计将增长到9.3亿美元，而2020年为2.205亿美元。这种结合提供了增强的透明度、安全性和决策能力，提高了整体客户体验。
在本文中，我们将简要介绍人工智能和区块链的基础知识，并讨论与人工智能与区块链交叉相关的关键机遇和挑战。
理解人工智能和区块链
人工智能和区块链具有独特的框架、特点和用例。然而，当两者结合在一起时，它们是增长和创新的强大催化剂。
什么是人工智能（AI）？
人工智能使计算机程序能够模仿人类智能。AI系统可以处理大量数据，学习模式和关系，并做出准确和逼真的预测，随着时间的推移不断改进。
组织和从业者构建AI模型，这些模型是专门的算法，用于执行图像分类、物体检测和自然语言处理等真实世界任务。因此，AI提高了生产力，减少了人为错误，并为所有利益相关者提供了数据驱动的决策支持。一些重要的AI技术包括神经网络、卷积神经网络、变压器和扩散模型。
什么是区块链？
区块链是一种革命性的框架，提供了一个共享的、去中心化的（没有中央权威机构）、不可变的分类账，用于安全、透明和受控的数据和资源交换。
区块链概念最早在2008年由一位名为中本聪的匿名实体实现，他在一篇著名的研究论文《比特币：一种点对点的电子现金系统》中介绍了比特币加密货币。如今，区块链据称在全球范围内支持超过2.3万种加密货币。
区块链基于加密、去中心化架构、智能合约（存储在区块链上的根据预定义条件触发的程序）和数字签名的原则。这确保了数据无法被篡改，并仅限于经授权的用户。区块链框架具有广泛的应用，从处理金融交易到加密货币、供应链管理和数字选民。一些重要的区块链框架包括以太坊、Tezos、Stellar和EOSIO。
人工智能和区块链的比较
人工智能和区块链的协同作用
区块链和人工智能框架的合并可以为企业提供更安全和透明的系统。人工智能的实时数据分析和决策能力扩展了区块链的真实性、增强性和自动化能力。两种技术相互补充。例如：
- 通过在智能合约中嵌入人工智能来优化供应链流程的自动化。
- 通过确保数据的真实性来解决人工智能伦理挑战。
- 通过提供可行的见解来促进透明数据经济。
- 通过促进对广泛数据的访问来提升区块链网络的智能。
- 在金融服务中通过智能威胁检测提高安全性。
根据穆迪投资者服务的报告，到2023年，人工智能和区块链的互动有望通过自动化手动任务和降低运营成本，从而可能改变金融市场。
人工智能在区块链中的主要机遇
人工智能和区块链将融合影响我们社会的关键领域。以下是一些有前景的区块链和人工智能的机遇和用例。
欺诈检测
尽管有各种安全措施，区块链的安全性仍然是一个重要问题。网络攻击有可能完全破坏区块链网络。因此，人工智能在提升区块链框架的安全性方面起着关键作用。AI驱动的欺诈检测机制可以主动检测和保护敏感的区块链交易免受网络威胁。
人工智能和机器学习（ML）算法能够实现以下功能：
- 分析交易模式，检测机器人制造的欺诈活动。
- 实时触发警报和事件，帮助准备应对攻击。
- 通过阻止或最小化智能合约的基于智能合约的网络攻击（如再入、溢出/下溢漏洞、短地址攻击和时间戳依赖）来提高智能合约的安全性。
AI驱动的智能合约
智能合约是具有预先设定规则和管理原则的自动完成数字合约，即在满足规则时自动执行操作或事件。人工智能可以通过以下方式使这些合约更具影响力：
- 优化智能合约代码以降低区块链操作成本，如以太坊 Gas。
- 使用压缩和并行化提高智能合约的可扩展性。
- 使用分类和模式识别技术分析和审计智能合约。
- 在智能合约中集成创造性和认知能力。
- 为智能合约提供测试和验证的便利。
此外，人工智能自动化可以通过减少对人员监督的需求，在处理复杂的区块链工作流程中节省时间和精力。
基于人工智能的分析和洞察力
人工智能通过数据驱动的洞察力增强了区块链系统的能力。例如，在基于区块链的供应链中实施人工智能可以提高库存操作、透明度和可持续性等方面。机器学习模型可以对安全可信的区块链交易数据进行分析，以：
- 预测需求变化
- 缩短供应路线
- 改善订单履行
- 监控产品质量
通过在区块链账本上保留所有供应链操作的快照，利益相关方可以获得实时洞察并提高供应链的可追溯性。
分散的数据存储和处理
区块链的分散框架与人工智能的数据处理能力非常契合。像联邦学习这样的分布式机器学习模型可以在存储在多个来源上的数据集上进行训练。区块链为使用这些机器学习模型分析复杂和不相关的数据集提供了完美的框架。它保持了敏感区块链交易数据的隐私和安全性。
人工智能在区块链中面临的主要挑战
如果我们解决以下普遍存在的挑战，区块链和人工智能的交叉应用将更加无缝和快速。
可扩展性问题
在集成人工智能和区块链技术时，可扩展性是一个关键的技术障碍，由于处理速度、数据处理和资源消耗等要求、参数和限制的差异。
人工智能和机器学习模型通常需要高速处理和低延迟。它们倾向于平稳的数据管道，以提供实时洞察力以支持及时决策。相反，区块链框架具有较慢的分散共识机制。
以下解决方案可以帮助解决这些挑战：
- 分片 – 将区块链分割成较小的块以进行并行处理和可扩展使用。
- 分层 – 引入专用层以实现特定功能，如共识机制、存储分区和基于人工智能的智能合约。它增强了并行处理能力并优化了资源分配。
- 侧链 – 通过允许将智能设备数据安全存储在单独的数据库中并映射到区块的侧链事务，解决了传统区块链网络的存储限制问题。
兼容性问题
使人工智能和区块链同步工作需要确保兼容性因素。解决这个问题需要高度优化和有效的数据集成策略和数据共享模型。在这方面一些关键的方法包括：
- 弥合人工智能（大量、集中化）和区块链（少量、分散化）中数据格式的差距，以有效解释区块链数据。
- 使用带有区块链的联邦学习模型可以在监督数据和计算过程时确保信任和隐私。
法律和监管影响
将受区块链监管的敏感数据暴露给人工智能和机器学习模型时，数据隐私和保护是主要关注点。GDPR等监管政策严格要求企业通过确保：
- 数据和信息的一致使用
- 处理后删除数据
- 对敏感个人或商业数据进行匿名化处理
与智能合约相关的法律问题具有挑战性。因此，有必要仔细制定合同条款和条件。
鉴于各行业的快速数字化转型，区块链和人工智能的未来是紧密相连的。不久的将来，我们将见证更多的进展和机遇，促进各种业务运作。
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