為什麼區塊鏈能解決深度偽造和資料倫理問題？

我們的世界正在經歷一場人工智慧變革。它帶來了巨大的機會，但也帶來了新的挑戰和擔憂。

比如深度偽造和資料完整性問題尚未得到明確的答案。它們帶來的倫理和安全方面的影響令人擔憂，因為它們可以欺騙、誤導個人，給公司和個人都帶來更加嚴重的後果。

作為眾多案例中的一個，中國的一起深度偽造騙局說明了這一威脅：有人被騙66200美元。還有許多人工智慧聊天機器人存在缺陷和漏洞，引發人們對其不準確性和好鬥行為的關注。

這類事例突顯了人工智慧容易傳播錯誤資訊、危機安全和引發錯誤的脆弱性。人工智慧無意之中分享的錯誤資訊和違反安全措施的情況正在迅速成為一個緊迫的問題。但去中心化雲端儲存可以幫助解決這一問題。

透過去中心化雲端儲存網路，資料可以安全地儲存在全球各地的資料中心。再結合區塊鏈技術的能力，就能確保資料的可訪問性、可驗證性、可追蹤性和不可變性等特性。區塊鏈是分散式賬本技術（DLT）的一種形式。在這種技術中，整個網路會協同工作，保證資料的完整性。

這種方法縮小了與單點故障相關的漏洞，降低了惡意攻擊和資料篡改的風險，提升了數字生態系統中的資料安全和可信度。

深度偽造是隨人工智慧的應用而來的威脅。它利用精密複雜的演算法創造高度真實且具有欺騙性的媒體，如影片和影像，能很有說服力地操縱並替代原始內容。這些素材可以各種目的，包括傳播錯誤資訊、破壞名譽、影響公眾輿論和為網路犯罪提供便利。

資料完整性也是人工智慧領域的一個重要問題。因為人工智慧在訓練和決策方面嚴重依賴準確可靠的資料，所以對這些資料的任何損害或篡改都會嚴重削弱人工智慧系統的可信度和有效性，出現有偏差的結果和道德倫理方面的問題。確保資料完整性已經成為各行業負責任地、合乎道德地部署人工智慧的一個關鍵方面。

去中心化雲端儲存每天都會檢查資料完整性，擁有可驗證的資料監管鏈，是應對人工智慧威脅的有效手段。這種監管鏈擁有記錄和追蹤資料痕跡的特點，能幫助分辨視覺資訊是AI合成的深度偽造內容還是原始、未被修改的內容。隨著深度偽造繼續加劇人工智慧武器化這一令人擔憂的趨勢，強有力的資料完整性解決方案變得越來越重要。去中心化儲存透過在節點（伺服器）中分發資料，能防止未經授權的訪問，保證真實性和使用者控制。這能建立對人工智慧生成資訊的信任，因為使用者能跟蹤資料的歷史軌跡並信任人工智慧系統。

資料溯源證明能減輕人工智慧的風險

在去中心化雲端儲存和人工智慧的環境下，溯源證明至關重要。這是一種驗證、記錄資料在其生命週期中的溯源、歷史和變化的方法。資料溯源也叫資料血統，是一種穩固的框架，確保在人工智慧系統中應用的資料可靠真實。資料溯源證明加強了對人工智慧驅動過程的問責和信任，同時解決了人工智慧背景下的技術和倫理問題。

利用區塊鏈技術為人工智慧提供了強大的資料完整性保障方法，解決了中心化帶來的風險。在人工智慧時代保護資料完整性不僅是一項技術挑戰，還是一種倫理責任，是要在確保人工智慧的發展在繼續推動進步的同時保持最高標準的完整性和問責制。透過保護資料完整性，我們能降低資料受損的隱患並保持最高標準的完整性和問責制，這確保了人工智慧的發展可以繼續以一種可信的、可靠的方式推動進步。