深度学习模型在处理大数据方面具有很强的优势，可以模拟人类大脑的认知过程，通过复杂神经网络识别规律，做出预测和决策。区块链网络具有透明、去中心化、易控制的特点，数据存储在网络上，不会被篡改，不需要任何授权，也不需要任何信任。

区块链和人工智能的结合，将会产生一种自动、智能的决策系统，其结果非常可靠，并且可以在不被篡改的基础上进行实际操作。

区块链与 AI的结合，将会开启全新的商业模式，帮助企业提高运营效率，帮助个人自动完成重复性的工作，让数据交换更加安全高效，利用 AI智能合约对决策流程进行强化，同时还能提高关键基础设施和交易流程中的信任和透明度。

人工智能和区块链的结合，不但会给传统商业带来好处，也会向其他领域扩展。将人工智能的强大分析能力与区块链的去中心化和安全性相结合，可广泛应用于教育、医疗、能源、社会、农业、城市规划等多个领域，实现基于数据的科学决策，提高资源管理效率。

人工智能与区块链相结合的案例

资料分析

区块链技术的最大价值，在于它可以最有效地保护数据的来源。而想要保证数据的完整性，最好的方法就是在去中心化区块链中进行高度安全的存储。所以，区块链自然而然地成为了大数据分析的好平台。

随着区块链在人类社会和经济生活中日益占据主导地位，基于机器学习模型的大数据分析同样可以应对海量数据。这些机器学习模型能够辨识出宏观趋势，并透过预测分析输出具有实际应用价值的见解。这将有助于企业和个人对新机遇的判断和判断。

此外，人工智能模型还能优化 Bitcoin等区块链共识算法，降低区块链节点的时延和计算。

核实内容的真实性

深度学习模型（DALL-E, Stable diffusion, Midjourney）的出现，为基于文本的图像或其它媒体生成提供了无限的可能性。

尽管这些模型展示了人工智能在生产力和创造力方面的颠覆性创新，但是他们也可能被用于散布虚假谣言或者伪造图片或者其它传播媒介。

区块链技术的底层是密码学和加密技术，所以可以用来验证图像、视频和文字等媒介的真实性，采用加密技术来验证内容来源以及内容是否被篡改过。此外，该方法还可用于建立抗篡改时间戳，对信息的内容，来源，时间进行验证。

未来，想要保证社会的稳定，人工智能和人类创造的内容，都是必须的。这样，加密校验和时间戳就能帮助分散的平台展示，校验和发布内容。这样的平台也能帮助创作者与使用者建立起对内容的信任，从而保证信息的传播媒介不被篡改，真实可靠，而且所有的历史记录都透明可查。

此外，以 NFT为代表的链上通证能够有效解决数字内容真伪与溯源问题。NFT是一种独一无二的数字资产，可用于表示资产的所有权，以及鉴别各种类型的文件，如图像，视频，文本，音乐等。

将 NFT和特定的内容绑定在一起，创作者就能在自己的作品上留下数字指纹，从而保证作品的真实性。当内容被制作成 NFT后，其来源，易手历史，以及随后的任何修改都是透明的，很容易被验证。这些技术一旦成为标准，就能加强因特网内容的问责机制。出版商有了更大的动力去保证作品的真实性，同时一般人也能更好的辨别真伪。

提供财务服务

去中心化金融（DeFi）使得任何人只要接入互联网，就能获得透明的金融服务、进行点对点交易、使用不可篡改的智能合约。随着 DeFi生态系统的不断完善，人工智能模型能够充分利用 DeFi金融服务的丰富与成熟，并根据预先定义的指令执行操作与任务，完成交易与结算。

如果能够安全接入因特网，那么大的语言模型也能够连接到Web3的链接金融技术堆栈，从而完成诸如支付和交易之类的常规任务。由于区块链应用自身的可组合性，人工智能模型能够在不依赖传统金融体系的情况下完成复杂的金融交易。

此外，在 DeFi应用中引入人工智能实现投资决策的自动化，并通过安全透明的分散体系为用户提供创新的金融服务。人工智能的决策能力强，区块链的实时记录能力强，两者结合，可在机器学习算法的基础上，构建自动化的合规与欺诈监控流程。

对供应链进行跟踪

智能合约是一种以区块链为基础、以区块链为基础、以区块链为基础的计算机程序。智能合同可实现自动化，所以当它和人工智能结合在一起时，具有特别的优点。人工智能模型通过智能合约，可预先设定特定条件以执行任务，例如：监控库存状况，当库存不足时，自动向外部供应商下单。

区块链和人工智能的结合也能使纸制过程数字化，并能实时监控整个生产过程，从而增加透明度，减少欺诈风险。企业把人工智能的预测分析能力和区块链结合起来，可以更好的了解需求模式，优化库存管理，并根据数据进行决策，从而降低成本。

该用例也可用于其他领域，例如减少灾害。将 AI分析功能与链上供应链追踪功能结合起来，能够帮助以人为本的组织和企业在灾害期间优化资源配置，提供实时数据，从而提高救灾物资的效率，更好地分配物资。

保证透明度

决策流不透明是当前深度学习模型面临的一个巨大挑战。由于这类模型的复杂性，有时候包含了数以千亿计的参数，使得专家们难以解释为什么某个模型只能输出一个特定的答案。

尽管深度学习模型具有模糊性，但由于其模糊性是深度学习模型的本质特征，因此，构建具有模糊性的人工智能模型仍然是人工智能研究人员的工作。

区块链能够透明地记录数据，从而使得人工智能模型能够为运行建立清晰的框架，基于算法的决策模型能够对审计轨迹进行分析，使用不可篡改的数据账本能够对模型使用的数据进行监控。通过本项目的研究，可以进一步提高人工智能模型推荐算法的性能。

制定智能合同

随着诸如 Github Copilot这样的人工智能辅助开发工具的出现，智能合约开发人员的工作效率大大提高。此外，将人工智能驱动的 API接口集成到智能合约应用中，对真实传感数据、社会媒体用户情感进行分析，或建立生成式模型。这将为新一代 web 3的应用提供有力的支持。在这个演示文稿里，谷歌人工智能部门的负责人劳伦斯·莫罗尼向我们展示了如何利用固定分布和标签链接功能来开发智能合同的人工智能艺术生成器。

人工智能与区块链结合的挑战与考量

尽管人工智能和区块链技术的结合能够给很多行业带来好处，但是仍然存在着一些挑战，需要解决。人工智能模型在收集数据时，由于需要访问多种不同的数据集，长期以来一直面临着数据收集的问题。想要将人工智能与区块链完美地结合在一起，就必须解决两种平台间的互操作性，并制定相应的标准，以保证两者间的互通性与兼容性。

在此基础上，为解决人工智能与区块链融合所面临的技术难题，提升数据隐私保护框架，保护用户隐私与信任。

尽管这两项技术都具有重塑社会基础的潜质，但目前公众对其认识尚不充分。如果能将人工智能与区块链相结合的优势、风险以及需要注意的问题向公众普及，那么对于区块链与人工智能的结合将会产生更大的信心，从而提升用户的需求。

当人们越来越多地看到分散式系统与人工智能技术的协同作用时，将会出现越来越多的人工智能系统，并将加密安全机制与区块链应用结合在一起。这样可以有效地解决用户对人工智能的信任度问题，使用户在使用人工智能时更加放心，从而促进人工智能技术的可持续性发展。