任何与一切自主相关的事物都必须经过验证 | 观点

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来源:CryptoNewsNet 原文标题:任何自主操作的系统都必须经过验证 | 观点 原文链接: 世界正以惊人的速度迈向全面自动化。在你阅读这篇观点文章的同时,AI系统已经做出了无数的金融决策,处理了大量数据,并编写了大量代码,几乎没有人为监管。然而,很少有人在问一个应该支撑每个自主过程的问题:谁或什么验证验证者?

摘要

  • 无验证的自主性脆弱而非高效:随着AI系统接管金融、工业和安全关键决策,缺乏可验证的输入和输出使自动化变成一个无法追责的黑箱。
  • AI数据中心成为新的信任瓶颈:它们每天执行数十亿次推理,但没有加密证明提示的完整性或输出的真实性——在DeFi、金融和关键基础设施中造成系统性风险。
  • 区块链式验证是缺失的一层:后量子密码学、去中心化验证和可验证计算必须从交易扩展到AI决策,否则随着自主性扩大,信任将崩溃。

这就是问题所在。任何自主操作的系统,从自动执行的智能合约到解释提示的LLMs,都必须经过验证。没有验证,自治就变成了伪装成效率的混乱。区块链行业比任何其他行业都更应该深刻理解这一点。

AI数据中心作为关键瓶颈

每当有人向AI模型发出决策请求时,该请求就会被送往数据中心。这些中心如今已成为全球AI基础设施的神经系统,而且它们的规模正在以惊人的速度扩展。

然而,这些请求和响应并未经过验证。数据中心每天执行数十亿次AI推理,但没有人能验证提示的完整性或输出的真实性。这就像信任一个不公布储备证明的交易所一样。

此外,关键决策还伴随着无处不在的风险。在智能汽车中,如果AI模型做出决策后未能百分百准确执行,可能会导致非常严重的后果,比如导致死亡的车祸。

批评者可能会认为这种过度的担忧是不必要的,验证层会阻碍创新。这是一个常见的反对意见,但完全误解了问题。当自主性在没有问责的情况下扩展时,效率变得脆弱。

从智能合约到智能提示

区块链解决了人类协调的一个根本问题:无需中介的信任。然而,如今,AI正被喂以与区块链设计初衷相反的未验证数据。

可以将LLMs视为思想的智能合约。它们接受输入(提示),根据编码规则(模型)进行处理,并产生确定性的输出(答案)。但不同于智能合约,它们的操作是模糊的。它们可能被毒化数据、偏见训练集,甚至恶意用户设计的对抗性提示操控。

提示验证——验证输入到LLM的内容未被篡改、伪造或注入隐藏载荷——应与区块链上的交易验证同等重要。同样,输出验证确保模型输出可以通过加密方式追溯和审计。

没有这些,风险不仅仅是数据差错,而是跨行业的系统性信任崩溃,从依赖AI分析的DeFi交易机器人到传统金融中的自动合规工具。

后量子信任层

这正是后量子基础设施发挥作用的地方。抗量子密码学是未来保障自主系统安全的唯一途径。由去中心化的后量子验证网络保护的AI数据中心,可以确保每个提示和每个输出在协议层面得到验证。

这并非科幻。区块链已提供了模板——去中心化共识、可验证计算和不可篡改的审计轨迹。现在的挑战是将这些原则应用到AI推理和决策流程中,创建一个AI代理、数据中心和终端用户之间可验证的“信任网”。

构建和保障自主操作验证层的公司,可能成为AI经济基础设施的支柱——就像以太坊成为DeFi的结算层一样。投资者应密切关注那些将后量子密码学与AI验证结合的项目。这不仅仅是网络安全的范畴,更是一种全新的数字基础设施类别。

人们对AI自主性反应过快

这里有一个令人不舒服的事实:人们正急于将LLMs整合到关键任务流程中,却没有制定验证标准。他们假设速度等于进步。如果忽视了基础设施层面对可验证信任的需求,就像一列失控的列车。

信任必须与自动化同步扩展。当过度依赖无法解释或验证自己决策的系统时,市场依赖的信心就会受到侵蚀。

区块链应引领这一话题

加密货币行业已经具备应对这一问题的工具。零知识证明、去中心化预言机和分布式验证网络可以扩展到AI验证,超越金融交易。一个由区块链保障的提示和输出验证框架,可以为监管机构、企业和用户提供在赋予机器更多决策权之前所需的信任层。

具有讽刺意味的是,曾被批评为过慢且昂贵的区块链,现在可能是唯一能满足AI复杂性和问责要求的结构。当结合后量子密码学时,它为自主操作提供了一个安全、可扩展且防篡改的基础。

乐观的前景

如果每个提示、每个输出、每次数据交换都经过验证,世界向自动化的转型就能安全进行。数据变得可靠,系统变得韧性十足,效率也不会以牺牲信任为代价。这条路径通向一个真正互操作的数字经济,在那里AI和区块链不是相互竞争,而是相互强化彼此的完整性。

一旦AI变得完全自主,就没有第二次机会去建立其底层的信任层。

没有验证的自主性只是进步的幻觉。数字演进的下一阶段,从AI驱动的金融到自主工业,将取决于人类是否能验证不仅是交易,还包括驱动交易的决策。区块链社区有一个难得的机会,现在就定义这些标准,避免未验证的AI成为默认。

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