人工智能的承诺是让我们的生活变得更加轻松。而巨大的便利背后，隐藏着可观的利润潜力。联合国预测，到2033年，AI可能成为一个规模高达4.8万亿美元的全球市场——相当于德国整个经济体的体量。
但先别谈2033，放眼当下，AI已经在金融服务、制造业、医疗、市场营销、农业和电子商务等多个领域引发转型。无论是自动化算法“代理人”管理你的投资组合，还是AI诊断系统早期发现疾病，AI正在从根本上改变我们的生活和工作方式。
但人们对AI的质疑情绪也在不断积聚——毕竟我们都看过《终结者2》，足够让人保持高度警惕。那么，真正值得思考的问题是：在AI越来越深入我们日常生活的同时，如何建立信任？
这可不是小事一桩：Camunda最近的一份报告揭示了一个不容忽视的现实：大多数组织（84%）将合规问题归因于AI应用缺乏透明度。如果公司无法查看算法，甚至更糟，算法“隐藏”了某些信息，用户就彻底被蒙在鼓里。而一旦再加上系统性偏见、未经充分测试的系统和支离破碎的监管制度，就会酿成大范围的不信任。
透明化：打开AI的“黑箱”
尽管AI算法能力惊人，但它们往往是不透明的，让用户无从知晓其决策过程。AI拒绝你的贷款申请，是因为信用评分不足，还是源于某种未公开的企业偏见？没有透明度，AI可能只是替其所有者实现目标，而用户却误以为它在为自己服务。
一个颇具前景的解决方案是将这些流程上链，利用区块链技术使算法的运行可验证、可审计。Web3技术正是在这个方向上大展拳脚。我们已经看到一些初创公司在积极探索。例如，微软投资的 Space and Time（SxT）提供防篡改的数据流，内嵌可验证计算层，确保AI所依赖的数据真实、准确、不受任何单一实体干扰。
SxT 的创新技术“SQL 证明器”（Proof of SQL）可确保查询结果基于未被篡改的数据准确计算，并且比当前主流的零知识虚拟机（zkVMs）和协处理器更快完成计算。本质上，SxT 帮助建立对AI输入数据的信任，而不依赖于中心化的权力结构。
让AI赢得信任
信任不是一次性建立的，而是像餐厅维持米其林星级一样，需要长期维持标准。AI系统必须持续接受性能和安全性评估，尤其是在医疗和自动驾驶等高风险领域。一套劣质AI开错药或撞上行人，不是“系统故障”，而是灾难。
这也正是开源模型和链上验证技术的优势所在——使用不可篡改的账本和零知识证明（ZKPs）等加密技术，在保护隐私的前提下保障可信度。当然，信任不是唯一的议题：用户还必须清楚AI的能力边界，才能设定合理预期。如果用户以为AI是“无所不能”的神明，那他们更可能对错误输出也盲目信任。
至今为止，AI教育的话题大多聚焦于它的风险。未来我们应更多地关注提升用户对AI能力与局限的理解，让他们更有能力掌控AI，而非沦为被剥削的对象。
合规与问责机制
正如在加密货币领域一样，“合规”也是讨论AI时绕不开的词汇。AI在法律法规面前不能“免责”。但一个“无脸”的算法，如何承担责任？答案或许就在模块化区块链协议 Cartesi 中。该协议能确保AI推理过程在链上完成。
Cartesi的虚拟机支持开发者在去中心化的执行环境中运行标准AI库，如 TensorFlow、PyTorch 和 Llama.cpp，这让链上AI开发成为现实。换言之，是区块链的透明度与AI计算能力的融合。
通过去中心化建立信任
联合国最近发布的《技术与创新报告》指出，尽管AI带来繁荣与创新，它的发展也有加深“全球数字鸿沟”的风险。而“去中心化”也许正是破解之道，既能让AI大规模扩展，又能增强用户对其内在机制的信任感。