人工智能的承诺是让我们的生活变得更轻松。在带来巨大便利的同时，也有可能带来丰厚的利润。联合国认为，到 2033 年，人工智能将成为一个价值 4.8 万亿美元的全球市场，与德国经济规模相当。
但别提 2033 年了：此时此刻，人工智能已经在金融服务、制造、医疗保健、营销、农业和电子商务等各行各业推动着变革。无论是管理投资组合的自主算法 “代理”，还是早期检测疾病的人工智能诊断系统，人工智能正在从根本上改变我们的生活和工作方式。
但是，对人工智能的冷嘲热讽正像滚雪球一样越滚越大--《终结者 2》已经让我们看了足够多遍，因此我们必须保持高度警惕。那么，值得提出的问题是，当人工智能更深入地融入我们的日常生活时，我们该如何确保信任？
这关系重大： 卡蒙达公司（Camunda）最近发布的一份报告强调了一个令人不安的事实：大多数组织（84%）将监管合规问题归咎于人工智能应用缺乏透明度。如果公司无法查看算法，或者更糟的是，如果算法隐藏了什么，用户就会完全被蒙在鼓里。再加上系统性偏见、未经测试的系统和拼凑的法规等因素，就会导致大规模的不信任。
尽管人工智能的能力令人印象深刻，但其算法往往是不透明的，让用户对决策是如何做出的一无所知。人工智能驱动的贷款申请被拒绝，是因为你的信用评分，还是因为公司未公开的偏见？如果不透明，人工智能就会追求其所有者或其所有者的目标，而用户却一无所知，仍然认为人工智能在为他们服务。
一个很有前景的解决方案是将流程放在区块链上，使算法可以被任何人验证和审计。这就是Web3技术的用武之地。我们已经看到初创公司在探索这种可能性。空间与时间公司（Space and Time，简称 SxT）是一家由微软支持的公司，它提供的防篡改数据源包括一个可验证的计算层，因此 SxT 可以确保人工智能所依赖的信息是真实、准确的，并且不受单一实体的玷污。
Space and Time 的新型 SQL Proof of SQL Prover 可保证针对未篡改数据准确计算查询，证明区块链历史中的计算，其速度比最先进的 zkVM 和协处理器快得多。从本质上讲，SxT 有助于建立对人工智能输入的信任，而无需依赖中心化力量。
信任不是一劳永逸的，而是要通过长期努力才能获得的，这就好比一家餐厅要保持米其林星级的标准。必须对人工智能系统的性能和安全性进行持续评估，尤其是在医疗保健或自动驾驶等高风险领域。二流的人工智能开错药方或撞到行人不仅仅是一个小故障，更是一场灾难。
这就是开源模型的魅力所在，通过使用不可变的分类账进行链上验证，并通过使用零知识证明（ZKPs）等加密技术确保内置的隐私保护。然而，信任并不是唯一的考虑因素： 用户必须知道人工智能能做什么、不能做什么，才能切合实际地设定期望值。如果用户认为人工智能是无懈可击的，他们就更有可能相信有缺陷的输出。
迄今为止，人工智能教育一直围绕其危险展开。从现在起，我们应努力提高用户对人工智能能力和局限性的认识，更好地确保用户的能力得到增强，而不是被利用。
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