在过去几个月，以 ChatGPT 为代表的各种 AI 产品风靡全球，国内外科技巨头纷纷入局 AI，相关初创公司也崭露头角不断获得资本青睐。不难预见，未来 AI 的应用场景将会极其广泛，金融、政府、企业、教育、医疗等领域都将是 AI 的重要落地场景。

然而在 AI 不断渗透我们生活的同时，它也会面临一系列的挑战和问题，数据合规、隐私保护、AI 伦理层面的风险不确定性让其饱受争议，例如：如何确保用户使用 ChatGPT 等产品的个人隐私信息安全？如何避免 AI 产品被黑客恶意利用和攻击？AI 如果拥有自主意识将会怎样？

监管层面亟待相关立法和措施出台的同时，还存在其他无法回避的限制，例如可用数据枯竭带来的数据瓶颈，以及算力爆炸带来的成本指数级上升等问题，这些都将成为 AI 发展道路上的绊脚石。

而另一项重要的技术突破——区块链，或许可为人工智能提供另一种全新的发展思路。在过去的几年间，Web3 生态在底层设施、技术协议、去中心化金融、游戏、社交等领域无论是用户需求侧还是开发者供给侧，都呈现出稳步上升的态势，经济规模已超万亿美元。

而区块链在隐私和扩容技术方面的突破也在不断加速应用向 Web3 迁徙，这一态势无疑进一步证明了区块链与 AI 的结合将会拥有非常广阔的想象空间。

我们离去中心化 ChatGPT 还有多远呢？或许就近在眼前。以下是 Web3 基础设施重要参与者 Phala Network 创始人 Marvin Tong 关于如何构建一个去中心化的 AI 产品应用的分享。

原文链接🔗https://twitter.com/marvin_tong/status/1650820960306745344

1、AI的大脑：模型

选择一个流行的模型结构体系，例如 OpenAI、Midjourney，或类似的基于 Transformer 的模型，例如 huggingface。

2、AI 的眼睛：数据收集

收集大量高质量文本数据来训练您的语言模型。该数据集应包含各种主题、样式和资源，以确保模型的通用性。去中心化解决方案：oceanprotocol 、Filecoin、streamr

3、AI 的血液：预处理数据

通过删除不相关信息、修复语法和标点符号、删除重复数据以及标记文本来预处理和清理数据集。去中心化解决方案：Golden、origin_trail、graphprotocol

4、AI 的心脏：训练程序

利用您的数据集从头开始微调或训练模型。对于像 GPT 这样的大型模型的训练，必须确保它能够访问庞大的计算资源和拥有足够多的训练数据。去中心化解决方案：Fetch_ai、PhalaNetwork

5、AI 的肌肉：后端

设置的服务器环境要包含经过训练的基于云的基础设施或带有 API 的专用本地服务器，以确保模型的后端和应用程序之间能够进行通信。去中心化解决方案：OasisLabs、gelatonetwork、PhalaNetwork

6、AI 的四肢：应用程序的前端

开发与 GPT 应用交互的用户体验。将前端与后端 API 集成，允许用户界面和语言模型之间的无缝通信。去中心化解决方案：fleekxyz、dfinity、ArweaveEco

7、AI 的骨骼：GPU/TPU

用必要的硬件 (GPU 或 TPU) 和软件 (PyTorch, TensorFlow 或其他 DL 库 ) 来准备训练环境。去中心化 GPU 提供商：RenderToken、iEx_ec、akashnet_

ChatGPT 等 AI 产品与区块链的结合，也许是未来 Web3 生态建设的重要助推剂，二者此前就一直处于平行发展偶有交叉的状态，随着两项技术的快速迭代，两相结合定会碰撞出更激烈的火花。

利用区块链来解决 AI 目前存在的问题，是实现未来互联网生态去中心化人工智能的重要途经，这其中包括去中心化数据基础设施为 AI 模型提供全生命周期数据解决方案，去中心化云服务为 AI 提供更安全、高效、低成本的计算或存储资源，而分布式数字身份可能成为支撑 AI 合规发展的关键监管技术思路。

未来，Web3 实现数据自主拥有，AI 可以自迭代算法，但数据所有权牢牢掌握在人类手中。当我们可以更放心地将数据上传和分享给某个聊天机器人的时候，AI 才会真正更优质地服务于人类，此时，“AI 控制人类”的末世传说也将不会实现。

凡此种种，我们都可以看到区块链与 AI 结合的广阔前景。我们热衷于更强 AI 产品的出现，更期待由其带动的产业大繁荣，而去中心化的解决方案所带来的产业升级无疑是我们更喜闻乐见的结果，基于区块链的去中心化 AI 应用在不久的将来或可成为数字经济的重要组成部分，我们拭目以待。