全球第二大科技公司（按收入计）三星最近公布了其最新计划——打造首款采用人工智能技术并具有区块链安全级别架构的家用电器。换言之，这家科技巨头计划利用其 Knox Matrix 安全框架打造一条“信任链”，以保障智能家居中的联网设备安全。

这与许多其他的例子一样都清楚地证明了人工智能与区块链技术之间日益增长的交集，也表现出科技公司对区块链解决方案表现出的浓厚兴趣。这也进一步印证了人工智能需要区块链，反之亦然的理论。（简而言之，智能的繁荣需要信任。）

英国科学技术大臣 Peter Kyle 表示：“AI 有望改善我们的公共服务，提高生产力，并重建我们的经济。但要充分发挥其优势，我们需要在这些系统中建立信任。”

此外，AI 不仅需要信任，还需要去中心化才能蓬勃发展。有了去中心化的 AI，我们可以在集中化规则的背景下安全、高效地分发 AI 数据，从而让我们摆脱通常被称为“AI 数据孤岛”的集中化 AI 平台。

AI 必须建立在信任和去中心化的基础上。因为在传统的 AI 系统中，大型公司对 AI 数据的分发和访问拥有极大的控制权。这种集中控制是 AI 发展的瓶颈，因为它实际上限制了 AI 系统从各种综合数据集中学习的潜力，从而阻碍了 AI 应用所在行业的创新。

数据存储和可访问性协作方法的一个普遍例子是 DePIN 平台，它允许用户出租其计算资源以换取代币奖励。这些平台通过去中心化网络激励用户单独参与大数据负载的分发和云存储。

例如，Filecoin、Storj、Airweave 和 Zetta AI 等平台会奖励为去中心化数据经济做出贡献的用户，从而使从开发者到企业的全球网络参与者能够协同工作，共同构建、共享高质量的 AI 资产并获得公平奖励，同时保持所有权、隐私和控制权。

与传统数据存储系统相比，去中心化 AI 提供了众多优势，传统系统常因集中化、可访问性有限和用户隐私泄露而受到批评。去中心化 AI 的部分优势包括：

正如 Jeff Dean 所言：“你的数据质量决定了你的 AI 质量。”让 AI 模型能够从更广泛的综合数据集中学习，可以显著提高 AI 数据的质量和输出，从而为行业中的不同利益相关者创建更高级的 AI 数据仓库。

去中心化 AI 的美妙之处在于其能够在保护用户隐私和安全的同时，促进数据的去中心化所有权。集中化则与这些特性相去甚远，因为它允许少数拥有大量资源的平台来决定如何存储和使用 AI 数据。

去中心化 AI 通过奖励协作数据共享和参与者对 AI 模型开发的贡献，促进了去中心化网络中不同参与者之间的开放协作。代币奖励（即 Token）会公平地分发给用户作为激励。

去中心化 AI 提高了透明度，即在区块链上记录所有交易和决策过程。区块链能够确保 AI 数据可追溯和可验证。AI 数据的可追溯性和透明度对于建立用户信任至关重要，因为这使用户能够了解他们的数据是如何被使用的。这与中心化平台截然不同，在中心化平台上，用户对其数据的使用知之甚少或一无所知。

著名 AI 布道者 Cathy O Neil 曾说过：“去中心化 AI 是使 AI 技术民主化的有力工具。通过打破集中化的壁垒，我们可以赋能个人和社区，开发和部署满足其特定需求的 AI 解决方案。”AI 的发展取决于其学习模型的多样性。要从多个而非单个数据集训练 AI 系统，以提高其在各行业中的性能和数据质量，这一点至关重要。

构建负责任、高效和包容的 AI 生态系统是去中心化 AI 的核心。此外，这标志着从阻碍 AI 模型进一步发展的关键 AI 数据集中控制向去中心化的范式转变。

通过鼓励去中心化的数据共享和存储，它提高了数据的可访问性，并促进了通过协作提高 AI 数据质量的做法。最重要的是，去中心化 AI 有望帮助 AI 充分发挥其潜力，满足个人和组织的各种需求。