嵌入AI的區塊鏈是下一個大敘事？_區塊鏈

自2023年開年以來，人工智能，特別是OpenAI的ChatGPT3風靡全球，各行業都有可能受到這項技術的深遠影響。同樣，在加密貨幣和區塊鏈領域中，人工智能和機器學習可能也會帶來真正的范式轉變，它們會使區塊鏈變得更安全、更高效。在本文中，我們將共同探索這種范式轉變，以及為什么機器學習應該成為每個區塊鏈核心的原因。

區塊鏈被歸類于有用技術的原因，是因為每個錢包和每筆交易都會記錄在公共分類賬上，不管多小的一個操作，都會被記錄在區塊鏈上。這也是metamask等應用程序能夠準確確定交易gas的方式。這同時也匯集起了一個信息的海洋，但這個資源，目前還未被開發。現在只有少數公司提供鏈分析，但其用例相對有限，用戶也無法根據此類分析而采取實際行動。

全球化工巨頭巴斯夫提交NFT商標申請:金色財經報道，商標律師Mike Kondoudis在社交媒體披露全球化工巨頭巴斯夫（BASF）已向美國專利商標局（USPTO）提交了NFT商標申請，信息顯示該申請于4月13日提交，涉及“由NFT授權的可下載數字文件”。[2023/4/19 14:14:18]

人工智能和區塊鏈

本文提出的主張是將人工智能或深度神經網絡作為區塊鏈的一個組成部分。簡單地說，我們可以把它看成是一個包含區塊鏈意識的智能實體。這種集成可以使鏈意識到自己，并具有一定代理和正確權限，這個有自我意識的系統能夠以傳統中心化網絡無法做到的方式進行修復，并提高自身效率。以上的主張會帶來非常多的優勢，其中比較重要的領域有：

日本將在G7峰會上討論加密貨幣監管問題:金色財經報道，日本計劃與七國集團國家就監管加密貨幣的問題進行協調，并將其作為5月廣島峰會的一個討論話題。日本旨在制定一項法律，保護用戶免受加密貨幣交易所倒閉等市場混亂造成的任何經濟損失。(共同社)[2023/3/26 13:27:18]

幾乎無懈可擊的安全性

在2022年我們看到的一眾區塊鏈領域的漏洞利用和黑客攻擊都有一個共同點，就是一旦發現漏洞利用的入口點，鏈、驗證者節點以及其他任何人都無法做出快速反應來進行恢復。甚至于出現了像NomadHack這樣的群搶事件。引入神經網絡并確保區塊鏈始終了解著所有交易，就會有希望將此類攻擊變成過去式。下面是工作的實際示例，此例的前提是有人工干預。

蔚來汽車用戶數據遭竊取被勒索225萬美元等額比特幣:金色財經報道，蔚來汽車(NIO.N)首席信息安全科學家、信息安全委員會負責人盧龍在蔚來官方社區發布公告，2022年12月11日，蔚來公司收到外部郵件，聲稱擁有蔚來內部數據，并以泄露數據勒索225萬美元（當前約1570.5萬元人民幣）等額比特幣。在收到勒索郵件后，公司當天即成立專項小組進行調查與應對，并第一時間向有關監管部門報告此事件。經初步調查，被竊取數據為2021年8月之前的部分用戶基本信息和車輛銷售信息。[2022/12/20 21:56:46]

人工智能會識別出空前數量的交易，并且這些交易是在一個新的和未使用過的錢包中進行處理時，那么這些交易將會被標記為異常。這些交易會被發送到待審核池中，驗證者節點會收到通知。驗證者節點將投票決定這些交易是否合法。上述內容也容易遭到51%攻擊，因為它依然是借助多數人的決定來達成一致，但它使網絡保持了去中心化。第二種示例是選擇賦予AI代理權。自此區塊鏈的智能層就不是單純的向驗證者節點進行報告，而是會根據鏈的最佳利益行事。這樣速度會更快，更安全，我們將不再討論中心化-去中心化。這個具有意識的有機體，已經肩負起了維護自身和鏈規則的任務。當然，驗證者節點也會一如既往的在去中心化計算和決策決定中發揮重要作用，只是將交易驗證放到了神經網絡上。

數據：近7000萬枚USDT從Tether金庫轉至Bitfinex:12月6日消息，Whale Alert監測數據顯示，北京時間09:18:33，69917555枚USDT從Tether金庫轉至加密交易所Bitfinex。[2022/12/6 21:25:16]

網絡優化

區塊鏈網絡的性能會受到很多因素的影響，比如節點數量、網絡中交易的分布、共識算法的效率等。這些因素可能會為網絡帶來某些瓶頸，進而減慢交易處理速度。人工智能可用于分析區塊鏈網絡的性能并識別出這些瓶頸。

基于鏈上數據，神經網絡可以提出優化網絡的方法來減少處理交易所需的時間。人工智能算法可以分析整個網絡中交易的分布，并提出平衡負載的方法，從而減輕節點的負擔。AI可以用于在潛在問題發生前對其進行預測，從而使網絡能夠主動解決這些問題。這可以減少停機時間并提高交易的整體速度。更好的共識算法

共識算法對于任何一個區塊鏈的安全和高效運行都至關重要，因為他們決定應如何驗證交易并將其添加到區塊鏈中。人工智能將能夠根據鏈的狀態動態建議當前共識算法的新版本和改進版本。一旦分析了足夠多的鏈上數據以做出決定，就可以根據網絡擁塞情況添加或減少處理交易所需的驗證次數。

預測性維護

在區塊鏈網絡中的各個部分都需要維護和監控，以確保其能順利運行。而這種維護可能會非常耗時和耗資源，這就導致了其陷入停機狀態或交易速度變慢。人工智能可用于在問題發生之前對其進行預測，從而使網絡能夠主動解決這些問題。例如，我們的神經網絡可以監控節點的性能并預測它們何時可能發生故障，從而使網絡能夠在故障發生之前采取行動。這些預測也可以應用于共識層和交易層。預測性維護，不僅能夠減少停機時間和風險，還有助于提高網絡的整體效率，降低維護維修相關成本，使網絡的發展可持續。總結AI擁有的自主權越多，區塊鏈的效率就越高。本文的主張，從某種角度來看，代表了從當前驗證者控制的網絡到新型自我意識、自我調節網絡的真正范式轉變。

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