何轻松掌握 Web3 行业正在发生的市场热点、技术动向、生态进展、治理态势…？ 外捕研究（Web3Caff Research）推出的「市场脉搏分析」栏目将深入一线探寻当前发生的热点事件，并进行价值解读、点评与原理分析。透过现象看本质，即刻跟随我们快速捕获 Web3 一线市场风向。
作者：Hendrix，外捕研究（Web3Caff Research）研究员
封面：Logo by this project，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）
字数：全文共计 2700+ 字
新的生成式 AI 热潮兴起带来了新应用的同时，也带来了用户对潜在风险的担忧。大量的企业与个人用户在使用 ChatGPT 这类应用时，会担心自己的敏感信息被泄露，担心中心化大公司收集自己的数据用于模型训练，担心模型生成错误的答案误导自己，等等。这些痛点正中 Crypto 技术的下怀，公链、零知识证明、可信执行环境等领域的项目开始转向构建去中心化的 AI 系统，但其中的大部分只是试图证明了模型推理过程，但这远远不够。在 AI 应用的工程环境中还有大量的环节暴露在无保护的状态下，仅验证推理过程仍旧不能保证模型在去中心化系统中生产结果的真实可用。模型本身参数是否被篡改、模型训练过程是否被验证、原始训练数据是否有效、数据标注工作是否可信、模型所在容器策略是否被修改、对外服务 API 是否安全可靠，这些 AI 在去中心化环境中大规模部署过程中出现的新问题并没有相应的解决方案。去中心化 AI 可以让模型结果更加可信，但同时也带来了更复杂更未知的链下环境，Crypto 需要提供一个覆盖用户端到算力端的完整证明方案来保护 AI 的安全性。
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