根据加密货币和合约倡议 (IC3) 的一项新研究调查，有关加密货币和区块链技术可以解决内容身份验证、偏见缓解和支持自主代理等核心人工智能挑战的说法在很大程度上被夸大了。
这篇论文由康奈尔大学、卡内基梅隆大学、普林斯顿大学、耶鲁大学和苏黎世联邦理工学院的研究人员于周一发表，系统地评估了有关加密货币在人工智能中的作用的常见论断。
自主与自动化
IC3 挑战了为人工智能代理提供加密钱包即可赋予他们真正的自主权或智能的想法。 “人工智能系统不会因为拥有钱包而变得更加智能。它们也不会变得更能抵抗人类操纵或关闭，”作者指出。相反，钱包仅仅支持自动化，允许人工智能“以编程方式进行交易、处理和访问链上基础设施，而无需人工审批循环。”
随着 MetaMask 等公司推出为 AI 代理设计的钱包，而 Robinhood 计划让 AI 代理代表用户交易加密货币，这种区别就出现了。虽然 Consensys 创始人 Joe Lubin 设想机器智能在“加密轨道”上进行交易，但 IC3 指出传统支付系统也可以促进这种自动化，而人工智能代理将仍然依赖于人类创建的基础设施。
内容来源的实用性有限
该研究还质疑区块链解决区分人工智能生成内容问题的能力。 IC3 承认：“区块链非常适合时间戳和注册特定的数字工件。”但是，“此功能对于解决更广泛的问题的效用有限。”
核心问题是区块链无法确定内容是如何创建的；它只能记录有关它的声明。需要一个外部分类器来做出该决定，如果该分类器错误，则该错误将被永久记录。研究人员总结道：“实际上，绝大多数数字内容......不支持加密锚定，从而使未标记的内容处于模糊状态。”
去中心化并不能消除偏见
最后，IC3 认为去中心化人工智能和加密机制不太可能解决算法偏差。 “算法偏差……是训练过程中固有的，通常可以通过修改训练或推理技术来缓解，”论文指出。 “因此，去中心化并不能解决问题的根源。”
虽然区块链可以提高人工智能治理的透明度和参与度，但研究人员发现几乎没有证据表明它可以直接减少偏见或改善模型结果。
该论文由卡内基梅隆大学的 Giulia Fanti 和康奈尔科技大学的 Ari Juels 编辑，后者同时担任 Chainlink Labs 的首席科学家。