近年来，区块链技术的快速发展为Web3的建设提供了可能。区块链作为一个全新的计算模型，其“信任机制”正逐步重塑互联网的面貌。与此同时，人工智能技术也在飞速迭代，尤其是近期大模型的成功应用，让我们看到了AI带来革命性影响的曙光。

那么，区块链和AI这两大未来技术的融合，将会开启怎样激动人心的新局面呢?本文试图从技术基础、应用场景、发展瓶颈等多个维度，对区块链助力AI发展进行思考和预测。

区块链最大的特点就是“去中心化”。传统互联网中的数据都存储在中心化的服务器上，用户需要通过中间机构建立信任关系。而区块链通过密码学、共识机制、经济激励等手段，让不相互信任的节点可以在没有中间信任机构的情况下，进行价值传输和数据交换。这种通过技术手段建立的“信任机制”，是区块链的本质特征。

与此同时，当前人工智能技术发展也面临“信任危机”。机器学习模型作为一个黑盒系统，其内部运行机制对用户不透明。模型给出的结果也具有不确定性，重复询问同样问题，模型每次产出的答案可能略有不同。这种可解释性欠佳的特征，让一般用户很难对AI系统建立足够的信任，只能在低风险的场景中有限使用。

那么，区块链的“信任机制” 是否可以为AI注入更多可信度，让AI得到更广泛的应用呢？技术上来看，区块链和零知识证明(ZKP)的结合为此提供了可能。一方面，把AI系统部署在区块链上，可以利用区块链的可审计、去中心化等属性，保证AI系统的行为确定性；另一方面，零知识证明可以在不暴露模型内部细节和用户隐私数据的前提下，证明AI计算过程的正确性。这两者的有机结合，可以显著提升用户对AI系统的信任度。

简单来说，区块链+ZKP使我们既可以利用AI的强大计算能力，又可以证明其计算过程没有作恶，保证结果的正确性。这为AI技术在更多高价值、对安全性要求极高的场景中的应用打下坚实基础。换句话说，区块链和AI的结合，能够推动AI应用范围从当前的“低风险、低价值”场景，扩大到“高风险、高价值”的领域。这必将对AI技术的商业化进程产生重大推动作用。

要利用区块链技术增强AI的可信任性，就需要深入理解零知识证明的工作机制。零知识证明的核心理念是“证明但不公开数据”。你可以想象，证明方Alice要向验证方Bob证明自己拥有一个数字x，但又不想公开x的值。于是，Alice做了一些数学运算，生成了一个证明，可以让Bob验证该证明时确信Alice确实拥有数字x。但Bob并不知道x的数值是多少。

从这个例子可以看出，零知识证明允许证明一件事情是正确的，而又不必透露事件本身的详情。这对于提升AI系统的可信任性有重要意义。具体来说，零知识证明可以为以下两类信息生成证据：

1、AI系统的输入和输出。我们可以把输入数据集和模型输出结果记录在区块链上，然后通过零知识证明证明：这确实是这个AI模型处理这个输入数据集后产生的结果。这可以避免数据被窃取或结果被篡改。

2、AI计算过程的正确性。不透露模型内部细节的前提下，证明模型的训练和推理过程符合特定规范，没有作恶。这保证了AI系统的行为确定性。

需要注意的是，目前大型AI模型的训练和推理过程需要消耗大量计算资源，可能难以直接在区块链上完成。我们可以只把证明过程放在链上，而将昂贵的计算工作留在链下完成。只要证明过程正确，依然可以达到可验证性的目的。

总之，零知识证明为AI系统带来透明度，有助于建立用户信任;而区块链提供了一个开放、可验证的环境来保存这些证明。两者的结合填补了目前AI系统的信任空白，使其向真正的“可信AI”迈进了一大步。这也将促使AI系统被更广泛地部署到需要高安全性和高价值计算的关键场景中。

区块链和AI结合后，在哪些领域能够发挥重要作用呢？我们认为DEFI安全是一个非常重要的应用方向。

DEFI全称是去中心化金融，它以区块链和智能合约为基础，支持去中心化的金融服务，例如借贷、交易、衍生品等，并且保证整个过程的透明性和可审计性。但是，由于智能合约本身存在漏洞等安全问题，导致DEFI应用频频成为黑客攻击的目标。仅2021年，就发生了超过20起不同规模的DEFI攻击事件，造成的损失总额高达10亿美元。

这些攻击无一例外都是利用了某些DEFI协议或者智能合约本身存在的漏洞。目前，大多数DEFI项目基本上采取“被动防御”的安全策略，即尽可能缩小安全漏洞的攻击面，并在漏洞出现后尽快补丁。但是，黑客总能找到制作者意料不到的新攻击方式。

而人工智能，特别是机器学习，可以实现更“主动”的防御。简单来说，就是训练出一个AI模型，可以动态识别一笔交易是否存在恶意，如果该交易可能造成重大资金损失，那么模型可以自动将其拦截下来。

这样，即使DEFI协议存在未知的漏洞，也有一层保护网可以拦截掉造成毁灭性后果的恶意交易。这无疑可以大幅提升整个DEFI生态的安全性和可靠性。当然，AI模型作出的判断也不是100%正确，可能会误报。但总体上来说，这种“主动防御”策略要优于简单地被动等待漏洞出现。

而如果进一步引入零知识证明，可以证明AI模型的判断过程是可信的，没有作恶，这无疑可以进一步增强DEFI用户的信心。毕竟在链上资产的安全性，对DEFI用户来说至关重要。

简而言之，AI模型可以提高DEFI的安全性;而区块链和零知识证明可以确保这个模型本身是可信任的。这样的组合无疑是一种非常有前景的创新，有望真正解决DEFI生态面临的安全隐患。这也将促进更多高价值资产到DEFI生态中来，推动整个行业向规模化发展。

毫无疑问，区块链助力AI技术发展还面临诸多挑战。其中包括创新应用方向的开拓、底层协议的性能提升、计算资源的获取等。但挑战之下也蕴含着巨大的机遇。

第一个挑战是开发出真正有价值的应用场景。我们需要跳出区块链和AI的技术框架，从用户需求出发思考：哪些是用户真正需要且愿意付费使用的AI应用？

目前看来，单纯的语言生成和图像生成已逐渐丧失新鲜感，我们还需要更多创造性的设计，把AI技术应用到可创造更大价值的领域中去。这需要技术人员、产品设计师、商业模型专家等多方面的通力合作。

第二个挑战是底层协议的性能。现有的区块链技术要承载大规模的AI计算仍有困难。以太坊等公链的交易速度和吞吐量有限，而许多企业级区块链也面临技术壁垒。我们需要新一代支持高吞吐、低延迟的区块链协议，以及专为AI工作负载设计的零知识证明系统，来适应未来应用的需要。这无疑为区块链基础设施提供商提供了重要的创新方向。

第三个挑战是计算资源的获取。训练大规模AI模型需要消耗大量计算资源，这也成为目前广泛应用的瓶颈。我们可以想象设计一个区块链驱动的算力市场，支持民众以微支付的方式出租闲散的计算资源，从而聚合起来满足AI训练的巨大需求。这也将是一种重要的技术创新方向。

我们乐观地认为，区块链技术将会像互联网、移动互联网那样，成为AI发展的重要基础设施。尽管道阻且长，但历史潮流大势所趋，广袤的应用空间和巨大的市场规模会吸引全球最优秀的人才来推动这一技术革命的实现。我们也期待看到区块链和AI结合所产生的更多惊喜与可能。