最后，我们终于找到了：加密货币的人工智能用例并非毫无意义或骗局。

换句话说，区块链确实将在人工智能经济中发挥重要作用，甚至成为运转良好的社会的基本要求，但方式却并非你所期望的那样。

听起来有些夸张，但事实并非如此。来自OpenAI、哈佛、微软、伯克利、麻省理工学院、a16z、牛津，甚至美国企业研究所等众多机构的明星研究人员也这么认为。

而他们试图解决的问题并不是一个小问题，而是当今生成式人工智能带来的最大威胁：不是人工智能是否会杀死我们，而是大规模不当使用人工智能内容。

处理谎言

在人工智能的世界里，你如何知道什么是人类？你会相信谁？这些问题将成为你生活中的常见主题，因为你几乎不可能判断你是否正在与人工智能互动。

因此，上述研究人员小组提出了人格凭证，该提案旨在利用零知识证明（zk-proofs）作为“人性证明”的最终形式；这样我们就始终知道谁在幕后操纵。

此外，zk-proofs 可以保护隐私；你可以在不暴露身份的情况下证明你是人类。这听起来像魔术，但事实并非如此。今天你将用简单的英语了解它。

难以区分的材料

自从《Key and Peele》节目中的乔丹·皮尔 (Jordan Peele )于近六年前冒充奥巴马以来，深度伪造已经成为一个真正的问题，因为现在这是一件轻而易举的事。

最近，韩国政府宣布对深度伪造采取“更为严厉”的立场，此前，真实女性的色情深度伪造图像已在学校和大学中广泛传播，并且已在当前的美国大选中发挥了突出作用。

但这不仅仅与深度伪造有关。

如今，你可以与线上实体聊天，而不必担心他们是否是真人。更糟糕的是，人工智能工具的价格在一年内下降了几个数量级，让“欺骗艺术”变得低廉得可笑。

极强的可扩展性

如果您曾与 Claude 或 ChatGPT 互动过，那么您就会知道，如果有人利用它们在多个社交媒体网站上向机器人发送垃圾邮件以寻求参与，那么您很容易被欺骗，X、Instagram甚至像Medium这样的付费网站就是明显的例子。

虽然这些模型曾经非常昂贵，但如今却非常便宜。例如，GPT-4 是一个刚问世一年多的模型，每 100 万个提示（输入）和采样（输出）令牌的成本分别为 60 美元和 120 美元。

如今，OpenAI 的 GPT-4o mini 表现更佳，其价格为：

• 投入：0.15 美元/百万个代币，比 GPT-4便宜 400 倍（2023 年 3 月）
• 产出：0.6 美元/百万个代币，比 GPT-4便宜 200 倍（2023 年 3 月）

因此，被试图欺骗你的 AI 内容所包围只是时间问题（如果还没有的话）。

因此，解决人工智能生成的恶意内容泛滥的问题，是社会正常运转的首要需求。

这并不是什么新风险，人们已经探索了多种方法来对抗这种受经济激励的坏人。然而，每一种方法都至少有一个核心问题，要么是只有经济上可行的人才能保护自己，要么就是不够强大或不私密。

但如果有一种完美的方法来对抗这一切呢？

无需展示就能证明的力量

零知识证明是几十年前Jean-Jacques Quisquater 等人在理论上提出的一种方法，它允许人们在不透露某事的情况下证明某事。这听起来很奇怪，但通过以下示例，您马上就会明白。

道尔顿与骗子

简而言之，使用零知识证明，一个人可以证明自己是人类，而无需泄露其身份或任何可能导致泄露的特征。

这是完全保护隐私但又不容否认的人性证明。但这怎么可能呢？幸运的是，我们可以像五岁小孩一样解释这一点。

想象一下：一个骗子走近一个道尔顿人并递给他两个形状、质地、重量和气味都相同的球……除了颜色，道尔顿人无法区分。

然后，他告诉他：“我是一个魔术师，我可以随时知道你是否把球从一只手换到了另一只手，即使你把球藏在背后。”

对于道尔顿人来说，这两个球是一模一样的。因此，他接受了赌注，把手放在身后，在两个球之间交换了球。但是，一旦他露出双手，魔术师就会立即猜到他交换了它们。

“纯粹是运气，”道尔顿想。概率是 50%，对吧？

但他们还是会继续玩。一次又一次。每一次，令他惊讶的是，魔术师都能立即猜出他是否在两手之间换了球。

运气，对吧？嗯……这不可能是运气了，因为数学告诉你不是这样。如果你连续七次完全靠运气猜中这个游戏，那么概率是 (0.57 = 0.78%)，不到 1% 的几率。

有些事情不对劲。天啊，确实如此。

道尔顿人不知道球的颜色不同；他认为两个球是相同的，所以除了运气之外没有其他可能的解释。但与此同时，他知道自己的统计数据，也知道连续猜七次的可能性有多大。

因此，道尔顿先生确信这个骗子是个魔术师，因为他无法对所发生的事情做出合理的解释。

这就是零知识证明：一种向某人证明某事的方式，无需泄露你的秘密，但从统计上看，另一种选择不太可能发生，以至于对方别无选择，只能相信你所说的话。

就我们的例子而言，zk-proofs 可用于“证明我是人类”，而无需泄露有关我的人性（姓名、图像、国籍等）的任何秘密，因为它使我不是人类的概率在统计上非常小，以至于根本不可能。

那么我们怎样才能实现这一点呢？

许多人期待的加密时刻

总而言之，研究人员提供了整个过程如何运作的视觉图：

1. 首先，我们将进入登记阶段，在这个阶段，人类联系发行者，发行者发放身份凭证（每人一个）。

为了获得证书，用户必须提供“人类身份证明”，这可以简单到亲自出现在某个地方领取证书，或者简单地说，采取任何除非你是人类否则不可能采取的行动。

2. 然后，为了访问 Web 服务，用户使用其人格凭证来验证其人类身份。然后，Web 服务对人格凭证运行 zk 证明，验证用户的人性声明，而无需人类透露任何个人信息。

非常简单。但是，如果颁发人格证书的人知道我的所有信息，那么这一切还有什么意义呢？

虽然证明人类也可以保护隐私，但如果发行者是中心化的（例如政府或私人公司），风险仍然存在。

因此，研究人员间接暗示使用利用加密技术的去中心化发行者（就像物理性一样，人工智能也无法伪造高级加密技术）。换句话说，发行者必须是一个分布式账本，例如区块链。

但是区块链能提供什么呢？

区块链101：

区块链是分布式账本，记录了该区块链中发生的所有交易。

它们通过一组分布式验证器节点来工作，每个节点都拥有账本中所有交易的完整副本。因此，要使交易获得批准，大多数节点都需要批准它（认为它有效）。因此，如果一个节点试图篡改账本（引入虚假交易），其他节点就会拒绝它。

因此，要破坏这样的网络，就需要拥有大多数节点（或比特币等工作量证明区块链中的大多数计算，或以太坊等权益证明区块链中的大多数股权，但这是另一天的话题），这是一项耗资数十亿美元的活动，旨在阻止恶意行为者进行尝试。

因此，通过使用区块链网络作为人格凭证的颁发者，我们可以保证三件事：

1. 不变性：恶意行为者无法篡改账本
2. 分布式经济激励：每个保护网络安全的验证节点都会以加密货币的形式获得报酬，从而产生经济激励来保护和确保整个网络的安全（如果你不知道的话，这才是加密货币的全部意义所在）
3. 隐私：用户可以获得凭证，而无需向发行者透露其身份，从而保证完全的隐私。

保护人们免受人工智能生成内容的侵害，或者至少让他们有权知道这些内容是否由人工智能生成，这是人工智能未来的基本支柱，它不会比我们现在的状况更糟糕。

因此，我们应该寻求解决这类问题，而不是关注人工智能是否会发展出自己的思维并杀死我们所有人。

那么现在怎么办？

你必须把它交给研究人员；使用零知识证明来保护人类免受机器的侵害是我见过的最优雅的方法之一。

当然，问题是，这会对加密市场产生什么影响？

说实话，没多少。我们今天看到的大多数区块链都牺牲了去中心化（或者更确切地说是安全性），以换取更便宜、更快捷的交易。

老实说，不是真正去中心化的区块链毫无价值，也不适合这种用例（或任何用例）。虽然我认为个人身份认证可能是最终验证区块链对人工智能重要性的应用程序，但只有极其安全的区块链才是一种选择。

比特币似乎是自然的选择，因为它是最去中心化的（因此也是最安全的）区块链，但运行零知识证明的高昂成本仍然是一个巨大的挑战，特别是在像比特币这样缓慢的区块链中。

在比特币上运行该功能几乎肯定需要在链下运行 zk 证明，而链上只保留身份凭证。这本身就是一个安全问题，但我仍然相信这是最可能的结果。

不管怎样，我相信仅凭这个用例就足以证明区块链的存在，并将人工智能和加密货币的世界联合起来。而且，这一次，它不是“仅仅因为”添加加密货币来解决不存在的问题，也不是没有骗局。