‍人工智能面临的挑战，包括但不限于开发成本昂贵、开发愈加集中、用户信任度下降等。

来源：cryptoslate

编译：区块链骑士

根据 a16z 发布的《2024 年 Crypto 资产现状》报告，Crypto 资产在应对人工智能（AI）造成的挑战方面发挥着重要作用。

人工智能面临的问题之一是开发变得越来越昂贵和集中，而该报告则给出了以区块链技术为核心的去中心化解决方案。

报告强调，目前有 34% 的 Crypto 资产项目采用了人工智能，与 2023 年的 27% 相比有了大幅跃升，其中许多项目专注于通过去中心化网络使人工智能更易获取。

同时，开发和训练高级人工智能模型的成本激增，导致资源集中在几家大型科技公司手中。这种集中化限制了创新，也限制了获取人工智能突破所需的计算能力。

然而，Crypto 资产项目正开始通过分散获取人工智能资源来改变这种态势。

报告指出，像 Gensyn 这样的项目正在努力实现人工智能计算能力的民主化。

Gensyn 的去中心化网络允许较小的开发者和初创企业获取训练人工智能模型所需的计算资源，消除了传统上与人工智能开发相关的资金障碍。

通过分散人工智能基础设施，这些项目为更多参与者提供了在人工智能领域进行创新的机会，而不是让人工智能掌握在少数主导者手中。

除了分散资源，区块链技术还能提高人工智能流程的透明度，特别是在知识产权（IP）和内容验证方面。

Near 和 Story 等项目使用区块链跟踪和验证数字内容的来源，确保创作者得到适当的信用和补偿。

这种验证系统解决了人工智能领域一个日益严重的问题，即训练数据集往往包括创作者未经授权和补偿的材料。

报告还认为，区块链技术的透明性有助于恢复公众对人工智能行业的信心。

在过去五年中，美国公众对人工智能公司的信任度大幅下降，从 50% 降至 2024 年的 35%。

Crypto 资产开发者正越来越多地将人工智能整合到他们的项目中，区块链基础设施仍然是采用人工智能最多的类别。

根据 a16z 的 Builder Energy 仪表板，构建者正在使用人工智能来优化智能合约，增强去中心化自治组织（DAO），并改进算法交易系统。

报告指出，随着区块链基础设施的不断完善，Crypto 生态系统中人工智能驱动的应用程序的潜力也在扩大。

区块链技术的显著进步大大降低了交易成本，使构建可扩展的人工智能驱动应用变得更加容易。

成本的降低为将人工智能与去中心化技术相结合提供了更多尝试和创新的机会，从而在身份验证、预测市场和内容认证等领域开发出新的应用。

这些用例都表明了人工智能在区块链平台上释放新功能的潜力。