• 将区块链与人工智能结合，可提升透明度和安全性，在解决隐私问题的同时，释放新的应用和价值。

以下是 Arcium 首席执行官兼联合创始人 Yannik Schrade 的特约文章。

多年来，专家们不断向公众发出关于人工智能的警告，提醒人们即将到来的风险。过去十年间，人工智能相关领域呈现出近乎指数级的增长，预计到 2030 年的年均复合增长率将达到 37%。与此同时，为推动人工智能快速发展而挖掘（并频繁滥用）的数据量，已引发了关于隐私、知识产权和数据保护的严重担忧。

我们正步入第四次工业革命，这是一个由量子计算、机器人技术、生物技术和人工智能突破推动的新纪元。然而，随着人工智能的快速进步，对确保透明度、安全性和信任的系统需求也在上升。区块链提供了去中心化、可验证的系统，能够增强人工智能模型的完整性，而这些模型往往像一个“黑箱”，让人难以理解它们是如何得出结果的。

人工智能的现状

人工智能领域的讨论因 DeepSeek 的发布而发生了重大转变。由于 DeepSeek 与中国的联系，其推出后立即引发了警觉，人们很快发现，该模型内置的审查机制会阻止用户提出涉及中国政治敏感问题的查询。然而，DeepSeek 是开源的，这意味着用户可以在本地设备上运行它。尽管本地运行 DeepSeek 让用户完全掌控自己的数据，但只有少数人具备技术或计算资源来有效管理这一过程。这种复杂性阻止了大多数人尝试本地部署，尽管它确实能带来隐私方面的好处。

DeepSeek 的隐私政策仍不明朗。尽管如此，其开源特性已经将人工智能的隐私困境暴露无遗。仅在去年，美国就发布了超过 17 亿条数据泄露通知。在这样的背景下，将人工智能与区块链结合成为逻辑上的下一步，但仅仅依靠节点是否足以保护我们的数据？

AI 代理的崛起

区块链重塑人工智能的潜力正在我们眼前展开。这一变革由多项重大进展推动，包括去中心化数据存储的创新、大型语言模型（LLM）的进步，以及 Web3 市场的成熟与演变。这些突破正在推动人工智能与区块链的协同应用，并带来新的价值，但当前的重点聚焦于 AI 代理。

像 ElizaOS 这样的代理展示了 AI 代理在 Web3 领域的潜力。ElizaOS 作为一个去中心化 AI 风险投资 DAO（去中心化自治组织）运作，表明 AI 代理的可能性几乎是无限的：从优化交易策略和收益农业的交易代理，到 AI 驱动的 NPC（非玩家角色）和动态游戏经济，再到促进去中心化市场的智能代理，这些都预示着行业即将迎来的变革和创新浪潮。

私人 AI 将保障智能时代的安全

区块链本质上是公共分类账，因此在隐私方面存在许多挑战。敏感数据的暴露是显而易见的问题，而当涉及具体应用场景时，还会带来其他问题。例如，利用 AI 代理自动执行交易策略，目前的方式使得交易策略容易被逆向工程解析，并存在潜在的操纵风险。在许多情况下，AI 代理需要访问敏感信息（如私钥）来代表用户执行交易。

这引发了严重的安全和隐私问题，因此私人 AI（Private AI）成为不可或缺的解决方案。私人 AI 通过允许 AI 模型在加密数据上运行，从根本上解决了这些问题。结合隐私保护计算与人工智能，我们能够开发出既安全又值得信赖的新应用。

私人 AI 为链上和链下的用户和机构带来了巨大潜力。“DeFAI”这一术语正在逐渐流行，指的是去中心化金融（DeFi）与人工智能（AI）的融合。基于隐私的 AI 代理可以在没有上述风险的情况下自动执行交易。同时，机构交易可以安全地在链上进行，私人 AI 还能为链上暗池提供支持，在利用区块链透明性的同时，确保交易策略和订单流的安全性。

在链下应用方面，私人 AI 在医疗保健和个性化 AI 领域同样具有巨大潜力。数据保护问题是医疗创新发展缓慢的主要原因之一，而私人 AI 解决方案可以在维护数据机密性的同时，推动医疗技术进步。例如，AI 模型可以在加密状态下处理敏感的患者数据，从而实现完全安全和去中心化的医疗应用，并极大地提升疾病诊断和健康趋势跟踪的能力。同样，个性化 AI 模型可以在不暴露敏感数据的情况下进行训练，从而提升用户体验，而无需担心数据被滥用或操纵。

私人 AI 的潜力远不止于此，随着其应用范围的扩大，新的使用场景将不断涌现。隐私与创新密不可分，它们相辅相成，共同塑造人工智能的未来。

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