觀點：嵌入 AI 的區塊鏈是下一個大敘事？

自 2023 年開年以來，人工智能，特別是 OpenAI 的 Chat GPT3 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範式轉變，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範式轉變，以及為什麽機器學習應該成為每個區塊鏈核心的原因。

區塊鏈被歸類於有用技術的原因，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。

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，並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，並提高自身效率。

以上的主張會帶來非常多的優勢，其中比較重要的領域有：

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。甚至於出現了像 Nomad Hack 這樣的群搶事件。

引入神經網絡並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幹預。

1. 人工智能會識別出空前數量的交易，並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，那麽這些交易將會被標記為異常。
2. 這些交易會被發送到待審核池中，驗證者節點會收到通知。
3. 驗證者節點將投票決定這些交易是否合法。
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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。

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。

人工智能可用於分析區塊鏈網絡的性能並識別出這些瓶頸。

1. 基於鏈上數據，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。
2. 人工智能算法可以分析整個網絡中交易的分布，並提出平衡負載的方法，從而減輕節點的負擔。
3. AI 可以用於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並提高交易的整體速度。
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更好的共識算法

共識算法對於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並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。

人工智能可用於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並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於共識層和交易層。

預測性維護，不僅能夠減少停機時間和風險，還有助於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製的網絡到新型自我意識、自我調節網絡的真正範式轉變。