隨著人工智慧技術的快速發展，AI模型的複雜度和應用範圍也日益擴大，安全性與透明度成為重要的議題。區塊鏈技術的出現，為解決這些挑戰提供了新的途徑。其不可篡改的特性，可確保AI模型和資料的完整性，防止惡意竄改。去中心化的架構，則提升了系統的透明度和可信度，讓AI的決策過程更易於追蹤和稽核。透過區塊鏈，我們可以記錄模型的訓練資料、演算法、引數等關鍵資訊，建立模型的完整生命週期記錄，方便追蹤和驗證模型的演變過程。

風險控制

風險控制是指採取措施控制風險和減少風險的過程。風險控制包括實施安全性措施、加強防護和監控等。風險控制的目的是減少風險和損害，保證AI系統的安全性和可靠性。

內容解密：

• AI安全性風險包括攻擊、失敗和意外事件等。
• 風險管理是指識別、評估和控制風險的過程。
• 風險識別是指識別AI系統的風險和威脅的過程。
• 風險評估是指評估風險的嚴重性和可能性性的過程。
• 風險控制是指採取措施控制風險和減少風險的過程。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[風險識別] --> B[風險評估]
    B --> C[風險控制]
    C --> D[風險監控]
    D --> A

圖表展示了風險管理的過程，包括風險識別、風險評估、風險控制和風險監控等步驟。風險識別是指識別AI系統的風險和威脅的過程。風險評估是指評估風險的嚴重性和可能性性的過程。風險控制是指採取措施控制風險和減少風險的過程。風險監控是指監控風險和評估風險控制措施的有效性的過程。

區塊鏈作為AI的錨點

人工智慧（AI）模型可以從資料中學習和適應，從而改變其行為和環境，但這種變化可能難以追蹤和理解。區塊鏈技術可以用來永久記錄AI模型的變化過程，成為AI的「錨點」或稽核蹤跡。這使得我們可以追蹤AI模型的變化，並確保相關資料的完整性和安全性。

區塊鏈可以用來記錄AI模型的各個「觸點」，包括模型的目的、領域、訓練資料、模型和演算法、輸入和輸出、效能指標、偏差、最佳和最差效能條件、解釋、聯絡人等。這些觸點可以被視為區塊鏈上的「事件」，可以被永久記錄和追蹤。

為了有效地記錄這些觸點，需要一個區塊鏈平臺。Hyperledger Fabric是一個企業級的聯盟驅動的區塊鏈平臺，可以用來記錄AI模型的觸點。這個平臺可以被設定為低延遲和高用性，從而滿足AI應用的需求。

從架構角度來看，區塊鏈可以被新增到現有的AI技術堆疊中，無需對現有的工作流程進行重大改變。區塊鏈可以被設定為在現有的系統旁邊執行，從而提供一個安全和透明的稽核蹤跡。

定義區塊鏈觸點：資料和模型漂移

區塊鏈觸點可以用來記錄AI模型的資料和模型漂移。資料漂移是指資料的分佈或模式的變化，模型漂移是指模型的效能或行為的變化。這些變化可能會對AI模型的效能和安全性產生影響。

表1-1列出了區塊鏈觸點的示例，包括輸入和輸出、模型驗證、依賴關係和要求、漏洞和補丁等。這些觸點可以被用來追蹤和記錄AI模型的變化，從而幫助ML團隊提前發現和解決效能問題。

表1-1：區塊鏈觸點示例

這些觸點可以被用來記錄AI模型的變化，從而提供一個安全和透明的稽核蹤跡。這可以幫助ML團隊提前發現和解決效能問題，從而提高AI模型的安全性和可靠性。

實作區塊鏈觸點

為了實作區塊鏈觸點，需要一個區塊鏈平臺和一個AI模型。Hyperledger Fabric是一個企業級的聯盟驅動的區塊鏈平臺，可以用來記錄AI模型的觸點。

以下是實作區塊鏈觸點的步驟：

1. 定義區塊鏈觸點：定義AI模型的觸點，包括輸入和輸出、模型驗證、依賴關係和要求、漏洞和補丁等。
2. 選擇區塊鏈平臺：選擇一個區塊鏈平臺，例如Hyperledger Fabric。
3. 設計區塊鏈架構：設計區塊鏈架構，包括節點、鏈碼和智慧合約等。
4. 實作區塊鏈觸點：實作區塊鏈觸點，包括記錄AI模型的變化和追蹤其效能。
5. 測試和驗證：測試和驗證區塊鏈觸點，確保其安全性和可靠性。

人工智慧與區塊鏈整合：打造可信任的AI系統

人工智慧（AI）和區塊鏈技術的整合是近年來的一個熱門研究領域。區塊鏈技術可以提供一個安全、透明和不可篡改的平臺，讓AI系統能夠在上面執行和互動。這樣可以提高AI系統的可信任度和安全性。

區塊鏈技術的優點

區塊鏈技術有以下幾個優點：

• 去中心化：區塊鏈技術是去中心化的，這意味著沒有單一的中央機構控制整個系統。
• 安全性：區塊鏈技術使用加密演算法和雜湊函式來確保資料的安全性和完整性。
• 透明度：區塊鏈技術可以提供透明的交易記錄和資料儲存。
• 不可篡改：區塊鏈技術可以確保資料的不可篡改性。

AI系統的挑戰

AI系統面臨以下幾個挑戰：

• 資料品質：AI系統需要高品質的資料來進行學習和預測。
• 模型複雜性：AI模型越來越複雜，需要更多的計算資源和資料。
• 安全性：AI系統需要確保資料的安全性和完整性。

區塊鏈技術在AI系統中的應用

區塊鏈技術可以在AI系統中應用於以下幾個方面：

• 資料儲存：區塊鏈技術可以用於儲存AI系統的資料，確保資料的安全性和完整性。
• 模型訓練：區塊鏈技術可以用於訓練AI模型，確保模型的安全性和完整性。
• 預測和決策：區塊鏈技術可以用於AI系統的預測和決策，確保預測和決策的安全性和完整性。

案例研究

以下是一個區塊鏈技術在AI系統中的案例研究：

• 供應鏈管理：區塊鏈技術可以用於供應鏈管理，確保供應鏈中的資料的安全性和完整性。
• 醫療保健：區塊鏈技術可以用於醫療保健，確保醫療資料的安全性和完整性。

圖表翻譯：

區塊鏈技術和AI系統的整合可以提高AI系統的可信任度和安全性。以下是區塊鏈技術和AI系統的整合架構圖：

  graph LR
    A[區塊鏈技術] --> B[AI系統]
    B --> C[資料儲存]
    C --> D[模型訓練]
    D --> E[預測和決策]
    E --> F[結果]

這個圖表顯示了區塊鏈技術和AI系統的整合架構。區塊鏈技術可以用於儲存AI系統的資料，訓練AI模型，和預測和決策。這樣可以提高AI系統的可信任度和安全性。

人工智慧與區塊鏈：透明度與信任的結合

人工智慧（AI）系統因其複雜性和神秘性，往往難以被信任。然而，區塊鏈技術可以為AI系統提供透明度和信任的基礎。透過將AI系統的生命週期記錄在區塊鏈上，工程師和使用者可以追蹤AI系統的發展、訓練和佈署過程。

區塊鏈可以為AI系統提供一個單一的真相來源，讓使用者可以驗證AI系統的正確性和可靠性。透過使用區塊鏈，AI系統可以被設計成透明和可追蹤的，讓使用者可以瞭解AI系統的決策過程和依據。

區塊鏈和AI的結合

區塊鏈和AI的結合可以提供多種優點，包括：

• 透明度：區塊鏈可以提供AI系統的透明度，讓使用者可以瞭解AI系統的決策過程和依據。
• 可追蹤性：區塊鏈可以提供AI系統的可追蹤性，讓使用者可以追蹤AI系統的發展、訓練和佈署過程。
• 安全性：區塊鏈可以提供AI系統的安全性，讓使用者可以確保AI系統的正確性和可靠性。
• 信任：區塊鏈可以提供AI系統的信任，讓使用者可以相信AI系統的決策過程和依據。

區塊鏈技術的應用

區塊鏈技術可以被應用於多種AI系統，包括：

• 機器學習：區塊鏈可以被用於記錄機器學習模型的訓練過程和結果。
• 自然語言處理：區塊鏈可以被用於記錄自然語言處理系統的決策過程和依據。
• 電腦視覺：區塊鏈可以被用於記錄電腦視覺系統的決策過程和依據。

圖表翻譯：

上述圖表展示了區塊鏈和AI系統的結合。區塊鏈可以提供AI系統的透明度、可追蹤性、安全性和信任。透過使用區塊鏈技術，AI系統可以被設計成透明和可追蹤的，讓使用者可以瞭解AI系統的決策過程和依據。

人工智慧系統的關鍵元件

在設計和實作人工智慧（AI）系統時，需要考慮多個關鍵元件，以確保系統的安全、效率和有效性。以下是其中一些重要的元件：

1. 利益相關者（Stakeholder）

利益相關者是指所有與AI系統相關的個人或組織，包括開發者、使用者、投資者等。瞭解利益相關者的需求和期望是設計AI系統的關鍵一步。

2. 工作流程（Workflow）

工作流程是指AI系統的運作過程，包括資料收集、資料處理、模型訓練、模型佈署等步驟。工作流程需要被明確定義和最佳化，以確保AI系統的效率和有效性。

3. 決策（Decisions）

決策是指AI系統的核心功能，包括資料分析、模式識別、預測等。決策需要被根據資料和演算法，同時也需要考慮到倫理和道德因素。

4. 身份和角色（Contacts and Identity）

身份和角色是指AI系統中不同個體的身份和角色，包括使用者、管理者、開發者等。身份和角色需要被明確定義和管理，以確保AI系統的安全和效率。

5. 模型驗證（Model Validation）

模型驗證是指對AI模型的驗證和評估，包括模型的準確性、效率、安全性等。模型驗證需要被進行，以確保AI模型的有效性和可靠性。

6. 輸入和輸出（Inputs and Outputs）

輸入和輸出是指AI系統的輸入和輸出，包括資料、命令、結果等。輸入和輸出需要被明確定義和管理，以確保AI系統的效率和有效性。

7. 最佳條件和不佳條件（Optimal Conditions and Poor Conditions）

最佳條件和不佳條件是指AI模型的最佳運作條件和不佳運作條件，包括資料品質、計算資源、網路連線等。最佳條件和不佳條件需要被瞭解和管理，以確保AI模型的有效性和可靠性。

8. 安全性（Security）

安全性是指AI系統的安全性，包括資料安全、模型安全、系統安全等。安全性需要被確保，以防止AI系統被攻擊和滲透。

9. 事實流和模型登記（Fact Flow and ML Registry）

事實流和模型登記是指AI系統中的事實流和模型登記，包括資料、模型、演算法等。事實流和模型登記需要被管理，以確保AI系統的效率和有效性。

10. 訓練資料和模型內容（Training Data and ML Content）

訓練資料和模型內容是指AI模型的訓練資料和模型內容，包括資料、模型、演算法等。訓練資料和模型內容需要被管理，以確保AI模型的有效性和可靠性。

11. 依賴和需求（Dependencies and Requirements）

依賴和需求是指AI系統的依賴和需求，包括資料、模型、演算法等。依賴和需求需要被管理，以確保AI系統的效率和有效性。

12. 智慧代理（Intelligent Agent）

智慧代理是指AI系統中的智慧代理，包括代理的行為、決策、學習等。智慧代理需要被設計和實作，以確保AI系統的有效性和可靠性。

13. 反饋和模型經驗（Feedback and Model Experience）

反饋和模型經驗是指AI系統中的反饋和模型經驗，包括使用者反饋、模型績效等。反饋和模型經驗需要被管理，以確保AI系統的效率和有效性。

14. 信任標誌和需求（Trust Logos and Requirements）

信任標誌和需求是指AI系統中的信任標誌和需求，包括安全性、效率、有效性等。信任標誌和需求需要被管理，以確保AI系統的可靠性和有效性。

智慧代理的接觸點

智慧代理的接觸點是指智慧代理與使用者之間的互動介面。這個介面允許使用者與智慧代理進行互動，例如輸入資料、檢視結果等。

參與者

參與者是指在區塊鏈網路中生成交易的個體或系統。例如，在農產品供應鏈網路中，參與者可能包括農民、通路商、倉函式庫經理、物流公司代表、長途卡車公司派遣員、自動化裝置、卡車司機、當地配送卡車系統和司機、商店碼頭經理、農產品部經理等。

資產

資產是指具有某種價值的有形物品，其活動可以被記錄在區塊鏈中。例如，如果我們建立一個區塊鏈應用程式來追蹤車輛所有權，則車輛就是一種資產。如果我們的區塊鏈應用程式追蹤個別的汽車零件，則每個零件都被視為一種資產。

交易

交易是指參與者對資產的影響。當參與者對資產進行某種操作時，會生成一筆交易並記錄在區塊鏈網路中。例如，在驗證 AI 模型的過程中，我們可能會記錄一筆交易當 AI 工程師引入一個新模型到系統中，當 AI 工程師對新模型進行某種實驗時，或者當 AI 工程師滿意於一個新訓練的模型並將其傳遞給 MLOps 工程師時。

智慧合約和商業邏輯

智慧合約是區塊鏈的一個有用功能，允許協定被預先程式設計，以確保在某些事件發生之前，必須達到正確的工作流程。智慧合約可以用於規定參與者如何處理資產以及什麼構成一筆交易。例如，當 MLOps 工程師與專案利益相關者討論模型輸出的問題時，MLOps 工程師可以開啟儀錶板，檢視模型的事實表，並點選一個按鈕來追蹤模型的來源。智慧合約可以規定 AI 工程師、MLOps 工程師和利益相關者必須批准使用具有已知偏差的資料集，否則模型將不允許透過 ML 管道。

模型驗證

模型驗證是指驗證模型是否符合其預期目的和環境。這包括監控模型的策略，確保範圍、目標、利益相關者和角色和職責都得到解決，並保證模型能夠提供預期的金錢輸出和在長時間內保持穩定。驗證模型還需要考慮模型的不透明性和可解釋性，以及模型如何適應其環境。

區塊鏈在 AI 中的應用

區塊鏈可以用於建立一個透明和可信的 AI 模型驗證系統。透過使用區塊鏈，AI 工程師和 MLOps 工程師可以追蹤模型的來源和發展過程，確保模型的正確性和可靠性。區塊鏈還可以用於自動化模型驗證流程，減少人工錯誤和提高效率。

內容解密：

上述內容介紹了區塊鏈在 AI 中的應用，包括智慧代理的接觸點、參與者、資產、交易、智慧合約和商業邏輯、模型驗證等。區塊鏈可以用於建立一個透明和可信的 AI 模型驗證系統，自動化模型驗證流程，減少人工錯誤和提高效率。

  flowchart TD
    A[智慧代理] --> B[參與者]
    B --> C[資產]
    C --> D[交易]
    D --> E[智慧合約和商業邏輯]
    E --> F[模型驗證]
    F --> G[區塊鏈]

圖表翻譯：

上述圖表展示了區塊鏈在 AI 中的應用流程。智慧代理是區塊鏈系統的入口，參與者是指在區塊鏈網路中生成交易的個體或系統。資產是指具有某種價值的有形物品，其活動可以被記錄在區塊鏈中。交易是指參與者對資產的影響，智慧合約和商業邏輯是指規定參與者如何處理資產以及什麼構成一筆交易的協定。模型驗證是指驗證模型是否符合其預期目的和環境，區塊鏈是用於建立一個透明和可信的 AI 模型驗證系統。

區塊鏈控制機制對於人工智慧的應用

人工智慧（AI）與區塊鏈技術的結合，為AI的發展提供了新的思路和機會。區塊鏈技術可以為AI提供透明、安全、可靠的資料管理和儲存機制，從而提高AI的可信度和可靠性。

四種區塊鏈控制機制

區塊鏈控制機制可以分為四種：

1. 預先建立身份和工作流程標準：這種控制機制可以用於驗證資料和模型的真實性和完整性，防止篡改和竄改。
2. 分散式防篡改驗證：這種控制機制可以用於確保只有授權的實體才能參與AI的治理和修改，從而提高AI的安全性和可靠性。
3. 智慧代理的治理和約束：這種控制機制可以用於控制智慧代理的行為，防止其發生惡意或不當行為。
4. 真實性和可追溯性的展示：這種控制機制可以用於展示AI的真實性和可追溯性，提高AI的可信度和可靠性。

案例研究：Oracle AIoT和區塊鏈

Oracle公司結合了人工智慧和物聯網技術，建立了人工智慧物聯網（AIoT）技術。AIoT技術可以用於預測維護和故障檢測，從而提高裝置的可靠性和可用性。Oracle公司使用區塊鏈技術來驗證資料的真實性和完整性，從而提高AIoT技術的可信度和可靠性。

區塊鏈技術對於AI的影響

區塊鏈技術可以對AI產生深遠的影響。區塊鏈技術可以提供透明、安全、可靠的資料管理和儲存機制，從而提高AI的可信度和可靠性。區塊鏈技術還可以用於控制智慧代理的行為，防止其發生惡意或不當行為。

內容解密：

本文討論了區塊鏈控制機制對於人工智慧的應用。區塊鏈技術可以提供透明、安全、可靠的資料管理和儲存機制，從而提高AI的可信度和可靠性。區塊鏈控制機制可以分為四種，包括預先建立身份和工作流程標準、分散式防篡改驗證、智慧代理的治理和約束、真實性和可追溯性的展示。區塊鏈技術對於AI的發展具有重要意義，可以提高AI的可信度和可靠性。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[區塊鏈控制機制] --> B[預先建立身份和工作流程標準]
    A --> C[分散式防篡改驗證]
    A --> D[智慧代理的治理和約束]
    A --> E[真實性和可追溯性的展示]
    B --> F[驗證資料和模型的真實性和完整性]
    C --> G[確保只有授權的實體才能參與AI的治理和修改]
    D --> H[控制智慧代理的行為]
    E --> I[展示AI的真實性和可追溯性]

本圖表展示了區塊鏈控制機制的四種型別和其作用。區塊鏈控制機制可以用於驗證資料和模型的真實性和完整性，確保只有授權的實體才能參與AI的治理和修改，控制智慧代理的行為，展示AI的真實性和可追溯性。

人工智慧的區塊鏈控制機制

在設計人工智慧的區塊鏈控制系統時，將架構分為四個控制類別可以簡化規劃。這四個控制類別由玄貓整合，包括：預先建立身份和工作流程、分佈防篡改驗證、治理、指導和限制智慧代理，以及透過使用者可見的源始證明顯示真實性。

第一控制：預先建立身份和工作流程標準

此控制關注的是為人和系統建立身份和工作流程標準。它包括區分人和智慧代理的標準。透過區塊鏈技術，可以確保只有授權的參與者才能參與智慧代理的治理或修改。

在開始建立智慧代理的源始證明之前，需要確定專案所有者、聯盟或治理團體。這是因為需要對參與者，包括智慧代理和機器學習工程師，進行可靠的身份管理。這樣可以追蹤誰訓練了模型、他們的背景和如何訓練模型。

透過將工程師的身份繫結到區塊鏈，可以提供一個由玄貓的證書授權機構簽發的數字身份。這個身份用於簽署、背書或提交事務，從而確保工程師的身份和工作可以被驗證。

第二控制：分佈防篡改驗證

此控制涉及分佈防篡改驗證，以確保資料的完整性。它透過對資料進行加密雜湊，檢測和暴露異常。

第三控制：治理、指導和限制智慧代理

此控制關注的是治理、指導和限制智慧代理的生產環境。它確保智慧代理可以被追蹤和監控，並且可以在必要時停止。

第四控制：透過使用者可見的源始證明顯示真實性

此控制涉及顯示智慧代理的源始證明，以便使用者可以看到其歷史，即使智慧代理嵌入在車輛、機器人、虛擬現實等中。

這四個控制類別相互關聯，治理機制（如法律、智慧合約和同意）貫穿其中。透過這些控制，可以確保智慧代理的安全、透明和可靠。

內容解密：

上述控制機制的實作需要區塊鏈技術和智慧合約。透過這些技術，可以建立一個安全、透明和可靠的智慧代理系統。這個系統可以確保智慧代理的身份和工作流程標準、資料的完整性、治理和限制智慧代理的生產環境，以及顯示智慧代理的源始證明。

  flowchart TD
    A[預先建立身份和工作流程標準] --> B[分佈防篡改驗證]
    B --> C[治理、指導和限制智慧代理]
    C --> D[透過使用者可見的源始證明顯示真實性]

圖表翻譯：

此圖表顯示了四個控制類別之間的關係。預先建立身份和工作流程標準是基礎，分佈防篡改驗證確保資料的完整性，治理、指導和限制智慧代理確保智慧代理的安全和可靠，透過使用者可見的源始證明顯示真實性確保使用者可以看到智慧代理的歷史。這四個控制類別相互關聯，形成一個完整的智慧代理系統。

身份建立與驗證

在區塊鏈網路中，任何身份都可以被提供以便存取資源，但這些身份是否被驗證？只有來自可信任來源的身份才能被驗證。Hyperledger Fabric的會員服務提供者（Membership Service Provider，MSP）是一個可信任的來源。MSP是一個負責加密機制和協定的元件，包括發行憑證、驗證憑證和驗證使用者。

公鑰基礎設施（PKI）

MSP使用公鑰基礎設施（PKI）分層模型，促進網路中安全的通訊。PKI發行可驗證的憑證，而MSP則有已驗證的憑證列表。當憑證透過網路傳輸進行驗證時，MSP會檢查它是否在列表中。如果在列表中，憑證則被驗證，否則不會被驗證。

PKI的四個基本元素

1. 數位憑證：數位憑證包含憑證持有者的屬性，遵循X.509標準，儲存基本資訊、主體、公鑰、有效期、序列號、簽名等。
2. 公鑰和私鑰：在安全通訊中，身份驗證和訊息完整性很重要。當傳送者使用私鑰簽署訊息時，接收者可以使用傳送者的公鑰進行驗證。如果訊息在傳輸過程中被篡改，則鑰匙不匹配。
3. 憑證授權單位（CA）：CA是發行憑證給不同參與者的授權單位。這些憑證由CA的公鑰進行數位簽署。
4. 憑證復原列表（CRL）：CRL幫助利益相關者瞭解哪些參與者的許可被復原，因為他們的可疑活動。當這樣的參與者嘗試在網路中執行動作時，他們的憑證會與CRL進行交叉核對。如果透過，則可以執行活動，否則會被阻止。

MSP的工作原理

當參與者在網路中獲得身份時，參與者會從CA獲得公鑰和私鑰。私鑰不能公開分享，因此需要一個標準機制來驗證參與者。Fabric提供了MSP作為這種機制。MSP包含參與者的許可公鑰列表，用於驗證交易的簽名和驗證。

MSP的兩個領域

1. 本地MSP：本地MSP定義了節點（peer和orderer）的許可，例如哪些管理員可以操作節點。一個組織可以擁有多個節點，一個人可以是多個節點的管理員。
2. 頻道MSP：頻道MSP定義了頻道級別的許可，包括頻道成員的身份和頻道級別政策的執行。每個參與頻道的組織都必須定義一個MSP。系統頻道MSP包含所有參與排序服務的組織的MSP。

區塊鏈技術與人工智慧（AI）的融合正推動可信任AI系統的快速發展。本文深入探討了區塊鏈如何提升AI模型驗證、資料安全、智慧代理治理等關鍵環節，並分析了不同區塊鏈控制機制的應用策略。透過區塊鏈不可篡改的特性和去中心化驗證機制，AI系統的透明度和可追溯性得到顯著增強，有效降低了資料偏差和模型漂移的風險。此外，區塊鏈的智慧合約功能可自動化模型驗證流程，並規範智慧代理的行為，提升系統整體的安全性和可靠性。然而，區塊鏈技術的整合也面臨挑戰，例如效能瓶頸和跨鏈互操作性等問題。未來，隨著區塊鏈技術的持續發展和相關標準的逐步完善，預計區塊鏈與AI的融合將催生更多創新應用場景，例如去中心化AI市場和可驗證的AI決策系統。玄貓認為，積極探索區塊鏈技術在AI領域的應用，將是構建可信任、安全、可靠AI系統的關鍵策略。