首先，我们向为本次讨论贡献了宝贵见解的专家们表示诚挚的感谢。特别感谢 Gate 的首席商务官 Kevin Lee、Bitget 的首席运营官 Vugar Usi Zade、BingX 的首席产品官 Vivien Lin、LCX.com 的创始人兼 CEO Monty Metzger、Xandeum Labs 的 CEO Bernie Blume、Trust Wallet 的 CEO Eowyn Chen，以及 BloFin 研究与期权部门负责人 Griffin Ardern。他们的观点在塑造关于人工智能与区块链之间共生关系的叙述中起到了关键作用。
人工智能和区块链是当今最具变革性的两项技术，它们正在以一种承诺重塑未来的方式融合。它们并非竞争对手，而是进入了一种共生关系。人工智能凭借其强大的计算能力和预测能力，开始成为区块链安全、透明和去中心化基础设施的智能引擎。
本期《加密之声》捕捉到了这一关键时刻，从行业领袖的详细视角中编织出这场融合如何展开的叙述。
这个新故事的第一章是深刻的合作，人工智能作为重要的合作伙伴，解决区块链固有的复杂性和脆弱性。目标很简单：让去中心化系统变得更智能、更安全、更易于访问。
Kevin Lee 来自 Gate，他站在这一叙述的前沿，描述人工智能不仅仅是一个助手，而是“区块链的强大倍增器，增强安全性、提高效率并提升可靠性。”他提供了一个具体的例子：“AI 驱动的审计工具现在可以扫描智能合约中的重入和逻辑缺陷等漏洞，与人工审查相比，安全事件减少了高达 85%。”
这标志着从繁琐且易出错的人工代码审查过程的重大转变。除了安全性，Lee 还详细说明了这种 AI 集成如何使区块链更具用户友好性：“我们的 AI 算法优化了燃气费预测，通过最有效的路径路由交易，并管理支持链上的流动性，使区块链对开发者和用户来说更安全、更智能、更具成本效益。”
Vugar Usi Zade，Bitget 的首席运营官，提供了关于 AI 和区块链融合的重要视角，强调其创造更安全透明金融生态系统的潜力。在文章的“AI 副驾驶”部分，Usi Zade 强调了这种共生关系如何增强金融系统的完整性和安全性。
他表示：“AI 算法可以实时分析大量交易模式，比单靠人工监督更快地识别可能表明恶意活动的异常。”这凸显了 AI 提供的主动安全层，对于保护用户在一个虽然透明但常常是伪匿名的环境中至关重要。
通过利用 AI 进行实时异常检测，Bitget 旨在领先于潜在威胁，确保为用户提供更安全的交易环境。
Vivien Lin，首席产品官，进一步扩展了这一主题，强调 AI 在欺诈检测和网络优化中的作用。她解释说，AI 模型可以“实时分析交易模式，比单靠人工监督更快地识别可能表明恶意活动的异常。”
这种主动的安全层对于在一个透明但伪匿名的环境中保护用户至关重要。此外，她认为 AI 是解决区块链可扩展性挑战的解决方案，解释说它可以“动态分配计算资源并预测拥堵，从而实现更高效的区块验证和更流畅的整体性能。”
对于 Monty Metzger，LCX.com 的创始人兼 CEO，整合是一个战略上的必要。他将 AI 视为“重新定义区块链基础设施的安全、优化和扩展”的工具。
他说，他们的公司利用人工智能“实时审计智能合约，在威胁出现之前进行检测，并在受监管的交易所环境中提升跨链执行能力。”向更智能、更具适应性的基础设施迈进，是创新故事的核心部分。
在这一阶段，信息非常明确。人工智能和区块链并不对立。正如 Trust Wallet 的 CEO Eowyn Chen 所总结的，“人工智能可以作为区块链的副驾驶”，当“负责任地结合使用时，人工智能不会与去中心化竞争，而是通过降低风险和让复杂系统更易于普通人使用来增强去中心化。”
智能民主化 挑战集权力量我们故事的第二章转向一个更具革命性的主题，利用区块链的去中心化特性来挑战当今人工智能巨头的集中垄断。这是一个关于人工智能自身更透明、公平和开放未来的叙述。
Kevin Lee 为这个新世界描绘了蓝图，他建议“基于区块链的人工智能市场，将模型、数据和计算进行代币化，具有强大的潜力，通过确保训练数据的透明性和来源来民主化访问，这是对大科技公司封闭生态系统的替代方案。”
他承认虽然存在“实际障碍”，但长期利益是显著的。“去中心化的人工智能网络带来了明显的优势，如链上可审计的治理、数据主权、减少单点故障以及更广泛的开发参与。”
在 Gate，他们已经在探索混合模型，“利用去中心化网络进行训练，同时在优化的集中式基础设施上运行推理，在开放性、效率和可用性之间取得平衡。”
Vivien Lin 也分享了这一愿景，描述当前的格局为“由少数大型公司主导……引发了对偏见、不透明和垄断的担忧。”
对她来说，区块链是解药。“去中心化的人工智能网络可以通过利用区块链的不可变账本进行安全的数据存储和来源追踪来提供平衡。这使得开放的治理模式成为可能，社区可以集体审计、改进和验证人工智能系统。”
Vugar 也详细阐述了文章的第二章“智能的民主化”，他概述了区块链在挑战大型科技公司集中权力中的作用。
他明确表达了对当前格局的担忧，指出“由少数大型公司主导……引发了对偏见、不透明和垄断的担忧。”对 Vugar 来说，区块链是对这种集中化的必要解药。
他解释道，“去中心化的人工智能网络可以通过利用区块链的不可变账本进行安全的数据存储和来源追踪来提供平衡。这使得开放的治理模式成为可能，社区可以集体审计、改进和验证人工智能系统。”
这一愿景是 Bitget 战略的核心，因为它旨在为人工智能构建一个更公平和可验证的未来，在这个未来中，信任是分布式的，而不是集中的。
或许没有人比 Xandeum Labs 的 CEO Bernie Blume 更直言不讳。他认为当前的人工智能生态系统“在任何可能的地方逃避责任！”并相信唯一真正的解决方案是去中心化。
“任何对人工智能进行审查的真正解决方案，只能是去中心化的，否则对信任的需求只会被转移。”他的话将问题框定为在自主系统时代对责任的根本性斗争。
Monty Metzger 认为这是一个范式转变。“去中心化的 AI 网络可以通过使训练数据、模型决策和激励机制完全透明，来挑战中心化模型的垄断。”他相信，通过使用区块链，我们可以构建不仅强大而且“可验证、可审计和公平”的 AI 系统。
权力风险：探索伦理迷宫最后一章是必要的警示，反思正在释放的巨大力量以及管理它所需的伦理框架。这是故事从潜力转向对责任的迫切需求的地方。
Kevin Lee 对风险持明确态度。“当你将自主决策（AI）与不可逆执行（区块链）结合时，治理就变得至关重要。”
他指出了几个他的公司正在积极解决的关键关注领域：“数据隐私：链上 AI 决策会创建可能危及用户隐私的永久记录。自主系统：AI 驱动的智能合约可能会执行意外操作，带来不可逆的后果。
算法偏见：去中心化的训练并不能自动消除偏见，需要仔细的数据集策划。”
他认为解决方案在于“人类监督检查点、隐私保护计算技术以及所有 AI-区块链集成的透明决策审计。”
Vivien Lin 强调了最根本的伦理挑战：问责。“如果一个去中心化的 AI 系统做出了有害决策，谁该负责：开发者、验证者，还是社区？”
她认为，这些系统的去中心化特性并不能自动消除偏见，“如果没有适当的检查，嵌入在 AI 模型中的偏见可能会在分布式网络中扩散。”她总结道，解决方案需要“强有力的治理框架、透明的监督和持续的伦理审查。”
Griffin Ardern，BloFin 研究与期权交易台负责人，补充了一个重要的金融视角，警告称“区块链上 AI 应用的风险控制要求比其他 AI 应用要严格得多。”
他指出“AI 的固有黑箱特性”是一个关键风险，使得在发生重大财务损失时“追踪来源和分配责任”变得具有挑战性。
AI 和区块链的故事仍在书写中。这是一个充满巨大潜力和显著风险的故事。这些行业领袖的见解表明，未来不是某一技术胜过另一技术，而是关于构建一个协作且符合伦理的生态系统，利用两者的优势创造一个更安全、透明和公平的数字世界。
最后，在关于伦理考量的结尾部分，Vugar 提出了在这两种强大技术融合时对责任的关键需求。他提出了一个关于问责的基本问题：“如果一个去中心化的 AI 系统做出了有害决策，谁该负责：开发者、验证者，还是社区？”
这个问题突显了行业必须导航的复杂伦理迷宫。他警告说，这些系统的去中心化特性并不能自动消除偏见，指出“如果没有适当的检查，嵌入在 AI 模型中的偏见可能会在分布式网络中扩散。”
他的观点强调了强大治理框架和透明监督的重要性，确保随着技术的进步，行业始终致力于伦理标准和用户安全。