专家称人工智能和区块链的结合可以增强信任、防止滥用

Twin Protocol联合创始人兼首席执行官Stacey Engle认为，将人工智能 (AI) 与区块链技术相结合可以防止滥用 AI，并使 AI 操作更加值得信赖。她断言，这种结合有可能通过使服务更加可靠和用户友好，彻底改变从医疗保健到去中心化金融的各个领域。

恩格尔引用了会计巨头普华永道的预测，即到 2030 年，人工智能将为全球经济贡献 15.7 万亿美元，他强调了人工智能的光明未来。恩格尔所描述的这种重塑行业和经济的“无与伦比的能力”凸显了这项技术的潜在影响。

然而，恩格尔承认，隐私问题可能会成为 AI 更广泛应用的一个障碍。为了解决这些问题，她敦促 AI 开发人员优先考虑用户控制、数据隐私和强大的安全措施。此外，AI 公司应努力向公众宣传这些保护措施。

在人工智能监管问题上，恩格尔强调需要采取一种平衡的方法，既要促进透明度、用户控制和数据隐私，又要避免通过过度监管扼杀创新。她认为，这种平衡可以通过人工智能开发者、用户和监管机构之间的合作来实现。

Engle 在给 Bitcoin.com News 的书面回复中还谈到了获取大规模可靠个人数据所面临的挑战，以及她对 2030 年人工智能行业未来的愿景。以下是 Engle 对所有问题的回答。

Bitcoin.com 新闻 (BCN)：尽管受到批评和越来越多的审查，但人工智能领域仍在不断扩大，引发了人们对人工智能潜力极限的质疑。您能简单解释一下人工智能领域日益增长的意识背后的基本概念吗？

斯泰西·恩格尔 (SE)：人工智能认知和应用的爆炸式增长是由其变革潜力推动的。据普华永道称，到 2030 年，人工智能可能为全球经济贡献高达 15 万亿美元，凸显了其无与伦比的重塑行业和经济的能力。与此同时，世界经济论坛估计，到 2030 年，随着人工智能和自动化重新定义工作，可能需要 8 亿人重新学习技能。这些数字凸显了人工智能崛起带来的巨大机遇和紧迫的责任。

推动这一势头的关键因素有几个。人工智能能够自动执行复杂任务、分析海量数据集并通过学习进行自我提升，这正在彻底改变金融、医疗保健和教育等行业。此外，区块链和人工智能孪生等创新正在扩大人工智能的使用案例，从提高透明度到大规模个性化体验。

这种意识确实凸显了人工智能影响的积极轨迹。通过采取平衡的方法——优先考虑创新，同时满足社会需求和道德考虑——我们有望实现变革性增长，从而赋能个人、行业和社区。

BCN：您如何看待人工智能和区块链作为互补技术，以及它们可以通过哪些具体方式相互增强？

SE：人工智能和区块链是互补的，因为它们都旨在增强安全性、透明度和可扩展性。人工智能具有学习和适应能力，可以优化区块链操作，使其更加高效。另一方面，区块链可以为人工智能操作提供安全透明的平台，确保数据的完整性和信任。例如，在去中心化金融 (DeFi) 中，人工智能可以增强决策过程，而区块链可以确保交易的安全和透明。

在医疗保健领域，人工智能可以分析患者数据以提供个性化护理，而区块链可以确保这些敏感数据保持安全且不会被更改。两者共同可以彻底改变各个行业，使服务更加可靠和用户友好。人工智能可以改进输出，而区块链可以确保输出的安全性和可信度。

BCN：尽管人工智能拥有诸多优势，但人们对其风险的担忧也日益增加。数据隐私和个人安全是人们最担心的问题，一些专家担心这项技术最终可能会催生出不受人类控制的机器。据报道，被称为“人工智能教父”的杰弗里·辛顿和埃隆·马斯克等知名人士也表达了这种担忧。在您看来，这些担忧是否合理？如果合理，那么该领域的参与者可以做些什么来平息怀疑论者？

SE：是的，这些担忧是有道理的，因为人工智能的潜在滥用可能会导致严重后果。然而，将人工智能与区块链相结合可以减轻这些风险。区块链的去中心化特性增强了安全性和透明度，使人工智能的运行更加值得信赖。例如，Twin Protocol 使用区块链技术来保护用户数据，确保每次交互都是可验证的。它还允许用户控制他们的人工智能双胞胎和共享的信息，从而增强隐私和安全性。为了平息怀疑论者，该领域的参与者应该优先考虑用户控制、数据隐私和强大的安全措施，同时向公众宣传这些保障措施。

BCN：许多人认为，正是这些担忧推动了对人工智能行业的监管，而大多数专家认为这种发展是不必要的，而且适得其反。您对当前的人工智能监管环境有何看法？如何改进？哪些法规应该保留，哪些应该废除？

SE：当前的人工智能监管环境是必要的，但需要改进。它应该专注于促进透明度、用户控制和数据隐私。鼓励这些原则的法规应该保留。然而，过度监管会扼杀创新。可以通过培养人工智能开发者、用户和监管机构之间的协作环境来实现改进。

这种合作有助于制定保护用户的法规，而不会阻碍进展。此外，将人工智能与区块链相结合可以增强安全性和透明度，解决许多有关人工智能的担忧。关于人工智能及其影响的教育对于消除恐惧和误解也至关重要。我认为关键是让包容性的利益相关者参与进来，并谈论实际应用，而不是假设。

BCN：您如何应对人工智能和区块链相关的复杂监管环境，特别是在数据隐私和安全方面？

SE：应对围绕人工智能和区块链的复杂监管环境需要采取多方面的方法。在 Twin Protocol，我们优先考虑用户控制和数据隐私。我们的平台旨在让个人拥有对其数据的**，并能够根据自己的意愿授予或撤销访问权限。我们使用区块链技术来确保用户数据的安全存储和共享，所有交互和数据条目都安全地记录在不可变的账本上。这不仅增强了安全性，而且还促进了透明度和信任。此外，我们利用智能合约来指定共享条款和条件，确保仅在指定条款下共享数据。

BCN：AI Twins 的一些潜在用例是什么？您如何看待它们在教育、医疗保健或娱乐等各个行业的应用？

SE： AI Twins 可以彻底改变行业。在教育领域，它们可以促进个性化学习和再培训。在医疗保健领域，它们可以模拟患者对治疗的反应。在娱乐领域，它们可以创建逼真的数字角色和真正身临其境的体验。对于企业而言，它们可以确保知识转移并减少员工流失的影响。用例确实是无穷无尽的，我们在世界各地都有合作伙伴，他们正在利用 AI 来改善世界。

BCN：Twin Protocol 如何确保用户数据的安全和隐私，特别是在 AI Twins 的背景下，以及有哪些措施防止数据泄露或未经授权的访问？

SE： Twin Protocol 通过一个去中心化的防篡改系统确保安全性和隐私性，所有交易都将被安全记录。它使用强大的加密标准，只允许授权用户访问或修改 AI Twins。用户可以控制数据共享和交互，并能够管理权限并随时撤销访问权限。它实施了严格的隐私政策和道德准则，以防止数据泄露和未经授权的访问。

BCN：任何 AI 模型或项目都需要大量的用户行为数据集和分析见解。您认为获取大规模可靠个人数据的**挑战是什么？

SE：**的挑战之一是信任。人们对其数据如何被收集、使用和共享越来越谨慎。这是理所当然的——数据泄露、信息滥用和缺乏透明度造成了信任缺失。为了克服这个问题，组织需要优先考虑合乎道德的数据实践，明确他们收集数据的原因、数据对用户有何好处以及采取了哪些保护措施来保护数据。

另一个挑战是偏见。我们收集的数据通常反映了我们所处的系统和社会结构。如果不谨慎管理，人工智能模型可能会延续甚至放大这些偏见。为了解决这个问题，设计包容性的数据收集策略并严格审核数据集以确保公平性至关重要。

**，获取高质量、多样化的数据集是一个主要障碍。一些社区或人口统计数据可能没有在数据收集过程中得到体现，从而导致理解和结果方面的差距。这需要创新的解决方案，例如合成数据或与不同组织的合作，以填补这些空白，同时保持隐私。
归根结底，大规模获取可靠数据与技术无关，而与构建一个植根于透明度、包容性和用户赋权的生态系统有关。

当人们感到受到尊重和安全时，他们更愿意参与其中——这就是创新真正蓬勃发展的时候。此外，我们总是会添加一层乐趣。我们希望训练您的 AI Twin 既有趣又简单——当这种情况发生时，就会存储更多数据。

BCN：您对人工智能和区块链的未来有何设想？它们将如何塑造我们周围的世界？

SE：人工智能和区块链的未来在于融合——这些技术相互补充，可以从根本上重塑行业和社会。人工智能带来智能、适应性和个性化，而区块链则提供安全性、透明度和去中心化。它们共同构成了数字优先世界中信任和创新的基础。

在未来，我认为它们将使人们获得机会的机会更加平等。例如，人工智能可以根据每个人的学习风格提供个性化教育，而区块链则确保获得的证书是安全的、得到普遍认可的。这些技术还将重新定义我们在经济和社会上的互动方式。由区块链驱动并由人工智能驱动的决策增强的去中心化金融 (DeFi) 可以使金融系统更具包容性和效率。在治理方面，透明和自动化的系统可以重建人与机构之间的信任，从而实现大规模问责制。

然而，它们的真正潜力在于应对系统性全球挑战。想象一下使用人工智能和区块链来改善食品供应链、减少浪费和确保公平贸易，或利用它们更有效地分配救灾资源。

为了实现这一愿景，我们必须注重道德发展。这意味着建立以人为本、促进合作、为所有人（而不仅仅是少数人）创造价值的系统。如果我们做对了，人工智能和区块链不仅会塑造未来；它们还将帮助我们创造一个更具包容性、公平性和弹性的未来。