尽管AI（人工智能）为改善人类生活做出了巨大贡献，但它也存在可信度和可靠性的问题。然而，技术可以大大提高人类对基于人工智能的系统的信任。
人工智能是新一代科技，其机器和信息系统展示了一种智能模式，可以模拟人类与环境交互的自然智能。然而，任何基于人工智能的系统的成功，除开一些基本因素之外，还取决于受益人对人工智能技术的信任。
数据、模型和分析是人工智能技术的三个关键组成部分。我们可以使用技术将这三个关键组件去中心化，这无疑将提高用户最终对基于人工智能的系统的信任和信心。
了解技术的关键特征
表面上看，技术有望解决很多问题。然而，随着全球的采用将在未来显着增加，还有很多东西有待探索。根据Statista的预测，到2025年，全球技术收入预计将飙升至390亿美元以上。
使技术如此受欢迎和吸引人的主要特征有以下几点：
去中心化技术：与传统银行系统不同，技术没有中央机构来监控网络。交易的认证和授权可以在没有任何中心统治权力的帮助下进行。
分布式账本：技术不是将数据存储在中央存储库中，而是在共享基础架构中的各个节点中进行同步、共享和记录。
基于共识：网络中的任何交易都是在所有相关网络节点都同意时才交易执行。
不变性和安全性：在网络中，交易一旦被记录，任何人在任何时候都不能进行更改。在网络中，哈希值是不可逆的，而这使得该技术高度安全。
了解人工智能的关键特征
现在让我们来谈谈使人工智能变得独一无二的关键特征。如果人工智能和的日益普及相结合，就可以改变世界，让我们的生活变得更好。人工智能的关键特征有以下几点：
适应性强：人工智能技术具有很强的适应性。它通过渐进式学习算法快速适应环境，观察周围环境并迅速学习如何进行改进。
数据摄取：人工智能能够用于分析分布在数十亿条记录中的海量数据。
反应能力：与传统应用程序不同，基于人工智能的系统在响应不断变化的环境时具有高度反应能力。人工智能系统能够根据特定条件调用不同的规则和程序。
自动化：人工智能系统可以在不需要人工干预的情况下自动执行重复性任务。在人工智能技术的帮助下，机器可以执行实际的人工任务。
主要挑战：人类对人工智能的信任
世纪最伟大的物理学家之一斯蒂芬霍金说过：“人工智能的全面发展可能意味着人类的终结。”
随着技术的进步，信任已成为人类与技术互动的重要因素。过去，人们信任技术主要是因为技术会按照预期工作。然而人工智能解决方案并非一成不变。
开放性：基于人工智能的应用程序具有相应的适应性和反应能力，拥有自己的智能来应对复杂的情况。这就意味着任何人都可以充分利用它，哪怕是用于犯罪。因此，人们很难完全信任基于人工智能的解决方案。
透明度：影响人类对AI应用程序信任的重要问题之一是，单纯利用AI技术的应用程序缺乏透明度。AI开发人员需要阐明个人数据的使用范围以及使用该应用程序的好处和风险来提高人们对使用AI的信任程度。
隐私性：人工智能使数据收集和分析变得更加容易，然而，最终的风险都由用户来承担。世界各地的公司收集了大量的数据，这最终可能会危及被收集了数据的用户隐私。
技术的使用如何增加人类对人工智能的信任
技术可以通过以下方式提高人工智能的透明度和信任程度，在增加人类对基于人工智能的应用程序的信任方面发挥重要作用。
建立信任
AI开发人员面临的最重大挑战之一是人们总是会怀疑那些基于AI的应用程序将在何时何地以什么样的方式使用他们的数据。而另一方面，在支持技术的人工智能应用程序中，未经用户许可，任何人都无法访问其数据。用户可以根据他们的条款和条件，使用分布式账本向AI应用程序或提供商给予数据许可权。
数据隐私和安全
分布式的数据共享可以减少人工智能应用程序中的信任赤字。没有恶意攻击者可以攻击的中心点使得数据是高度安全的。除此之外，去中心化账本提供了更多实时数据的透明度和问责制，可供所有相关参与者使用。
共识和决策
技术的关键特征之一是基于共识的交易。做出的每一个决定都需要得到所有相关单位的认可，在未经用户同意的情况下，未经授权的访问或篡改数据几乎是不可能的。
去中心化和数据分发
人们对于数据治理存在极大的不信任，包括数据收集、存储和人工智能的使用等过程。借助技术，人工智能应用程序可以将其数据存储在去中心化的环境中。用户可以有效地使用DAO)和智能合约进行数据治理和分发。
数据的完整性
基于AI的应用程序面临的最大挑战之一是如何随着时间的推移保持数据完整性。在具有客户端-服务器架构的传统应用程序中，数据从客户端收集并存储在中央服务器中。通过将技术嵌入到人工智能应用程序中，可以在很大程度上避免信息重复。这就形成了完全的透明度、可追溯性和问责制使数据更具可操作性。
更高的效率
人工智能可以提供对大量数据的实时分析，而人工智能系统与技术相结合，可以提供透明的数据治理模型，以便通过智能合约和DAO更快地在各利益相关者之间进行验证。
的优势可以弥补人工智能的劣势
利用技术的优势可以帮助弥补人工智能的各种不足，并有助于增加人们对基于人工智能的应用程序的信任。借助，人工智能应用程序获得了去中心化、分布式数据治理、数据不变性、透明性、安全性和实时问责制的特性。
许多支持人工智能的智能系统因缺乏安全性和信任度而受到质疑。技术可以在很大程度上帮助解决安全和信任赤字问题。
尽管，技术和人工智能都面临着巨大的挑战，但当它们结合在一起时，会显示出巨大的潜力，并将相辅相成，解决信任问题并大幅度提高整体效率。
原报告来自Deepak Gupta撰写，中文版本由链集市团队编译整理，英文版权归原作者所有，中文转载请联系编译。
