推 roccqqck: 去中心化AI 哈哈 什麼都要蹭嗎 05/31 08:27
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http://bit.ly/3kpujDb
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本文擬聚焦在AI於元宇宙產業的發展，來審視AI影響工商運作之12個主要發展趨勢。前8
項可參考本站已發表之元宇宙時代中AI之12個主要發展趨勢（上）及元宇宙時代中AI之12
個主要發展趨勢（中），以下將介紹第9至第12項。
九、去中心化AI與加密貨幣經濟
儘管2022年11月發生全球第二大虛擬貨幣交易所FTX宣告破產事件，多少衝擊到加密貨幣
經濟，但加密貨幣經濟背後的區塊鏈在金融領域的實質應用，在未來元宇宙中的發展仍值
得期待，雖現今加密貨幣經濟政策尚不成熟，但未來仍具有極大之商業化潛力，而在法律
與監管機制方面早晚將會日趨成熟。
隨著加密貨幣市場近年的發展，加上AI和區塊鏈的結合，AI與區塊鏈的應用已引起全球廣
泛地討論，而元宇宙的來臨將更加速其演進。舉例來說，利用AI技術的3D元宇宙遊戲平台
Bullieverse，即認為該種結合應做更佳的搭配，以區塊鏈和AI來解決數據集生命週期之
各個層面。
此外，隨著Web 3.0和區塊鏈的發展，英國之AI分散式區塊鏈實驗室Fetch.ai，已將AI引
入加密貨幣經濟的區塊鏈項目：「去中心化AI」(Decentralized AI)，消除數位經濟中的
中介機構，讓企業與消費者直接聯繫，並提供來自組織內外之大量數據，於加密貨幣產業
使用AI分析，提供更多可操作的洞見、管理資料之使用和模型共享，以創造值得信賴和透
明之數據經濟；此外，Fetch.ai也建構去中心化金融(DeFi)部署之「AI和區塊鏈系統」。
AI用於區塊鏈之另一範例是加密流動性聚合器，其係以AI和機器學習子集(subset)進行深
度數據分析，可轉化低延遲和低成本之分散流動性解決方案(fragmented liquidity)，提
供價格預測及優化之交易策略，來識別並因應虛擬資產市場需求。另外，智能合約和去中
心化應用平台Oraichain則認為，應以AI協助區塊鏈識別效益，擴大其適用並實現智能決
策，該平台就有一專門將AI整合到智能合約中的預言機制(oracle mechanism)生態系統，
及利用以AI為中心的數據管理系統。
十、網絡安全與AI結合區塊鏈以提高安全與隱私維護
網絡安全(cybersecurity)向來是AI實務操作的重要趨勢，此係使用自動化進行網絡保護
的自然演變，網絡安全中的AI涵蓋自動化處理的事情，比如日常存儲和數據保護，但也進
一步協助更高度的任務。例如賦予智能分析(intelligent analytics)能力，以檢測潛在
威脅或惡意操控模式等。而新的趨勢則是「網絡安全網格」（Cybersecurity Mesh，網路
安全網狀運作系統），係一具彈性整合廣泛分佈和不同安全服務之架構組合，以獲得最佳
資安服務的解決方案，可高效整合並提升網路上的安全性，若再輔以AI針對整個網絡威脅
進行檢測，更可快速可靠地驗證跨雲端和非雲端(across cloud and noncloud)環境的身
份、前後情況背景和策略遵守情況。
然而，數據的隱私和完整性向來是個二難的抉擇。要維護隱私，數據的取得就難以完整；
要取得完整數據，那隱私就難以確保。不過這些問題在近幾年逐漸有了解決方案，如AI中
的「聯邦學習」(federated learning)，在不違反歐盟GDPR對使用者隱私權保護，進行分
散式學習的模型訓練，已成為解決數據共享隱私問題的解決方案。而順應區塊鏈的成熟，
由於AI與區塊鏈二者間得以相輔相成，已有一些應用區塊鏈結合AI，針對數據獲取、存儲
和共享方法的應用被提出，其目的正是為了維護數據的安全與隱私，例如基於卷積式類神
經網路(CNN)的區塊鏈框架「DeepChain」，可確保網路上參與者的數據隱私和完整。
在元宇宙中透過區塊鏈與AI的技術結合，得讓各參與方展現並貢獻其不同格式、資料結構
、數據安全、隱私以及可相互操作性，這些都可透過二者緊密協作來處理。反之，AI又可
回顧確保區塊鏈的安全性，如透過集群(clustering)、支撐向量機(SVM)、裝袋法
(bagging)，CNN和LSTM(長短期記憶網路)等演算法，加以檢測區塊鏈網絡中之攻擊。準此
，AI結合區塊鏈以提高元宇宙中之安全與隱私維護，已勢在必行。連帶地，隱私增強運算
(PEC: privacy-enhancing computation)也蔚成趨勢，其可確保在不受信任的環境中處理
個資，因隱私和數據保護是現在備受消費者關注的議題，其將以各種隱私保護技術從數據
中提取價值，同時滿足合規性要求。舉例來說，在元宇宙的金融服務中，數據在分析、運
算和數據貨幣化(data monetization)中本身就已極具作用，但若將其數據應用在AI模型
上，勢必更可洞察出新知識、新服務與新商機。此外，PEC結合AI更可應用在欺詐分析、
情報操作、數據共享和反洗錢等用途，預期兩者的結合將在未來呈上升態勢。
十一、元宇宙醫療與AI驅動方案
除了工商應用外，AI和機器人在醫療生態系統中本極具潛力，其漸徹底改變居家和遠程之
健康照護，基於AI的程式也已可協助診斷，故在醫療保健中的作用將會增加，而AI技術更
將加速病患之「無接觸式護理」(contactless care)，如再將AI連結到虛擬世界，「元宇
宙醫療」(Medical Metaverse)將成為未來一大趨勢。它可讓醫生於數位虛擬頭像化身
(avatar)身上，進行相關解剖與模擬手術然後再用於真人病患，逐步發展到進階式之遠距
醫療，凡此皆得透過AI之智慧醫療在元宇宙中虛擬操作，以達到治療、實驗、研究與教學
之目的，因此AI對元宇宙中之醫療展開至為關鍵。
對醫療產業之影響，AI將持續用於智能驅動之醫療診斷系統，亦可簡化醫療系統之工作流
程，達到流程自動化以降低成本。美國一家醫療技術公司Treatment，即透過專注於為醫
療體系和病患提供「AI驅動解決方案」，來開發元宇宙醫療，提供一項虛擬、可互協作與
沉浸式之整合線上環境，改善跨域協力整合。至於台灣在元宇宙醫療，也有廣達研究院所
打造之「QOCA醫療照護平台」，涵蓋AI醫療雲、AI遠距醫療、AI健康照護三大應用平台，
期能提升醫院基礎建設並朝元宇宙發展。該QOCA 1.0應用於醫院、2.0結合虛擬技術模擬
(XR)，3.0則進入元宇宙，提供全方位之醫療保健。AI參與醫療決策並推薦治療的預防措
施，現階段醫界對其或持觀望態度，但元宇宙醫療勢將成為未來一大趨勢。
十二、AI應變得更加負責/道德與可以解釋
元宇宙要蓬勃發展必定少不了AI模型，而建構AI模型需一定程度之可程式化技能基礎，而
消化AI模型的工作流程又需相當時間，因此AI長期以來，一直有「黑盒子」般難以解釋其
「為何所以然」之難題。因而不斷有專家倡議一種「可解釋之AI」(Explainable AI)的呼
籲，其應有三個主要目標：1. AI模型如何影響開發者和使用者；2. 如何影響數據之來源
和結果；3. 如何輸入以引導輸出。舉例來說，AI模型診斷疾病的過程中，醫生需要知道
AI是如何得出診斷的邏輯或推論，透過可解釋AI模型，醫生才可了解AI分析的邏輯或推論
為何，並據此向病患解釋情況，其他工商層面於元宇宙中亦然，如何能讓AI變得可解釋方
得以更精進。
再者，隨著元宇宙之許多AI應用，將造成可預見或潛在之損害，為推動AI創新趨勢，亟需
有「值得信賴之AI」(trustworthy AI) 與「負責任之AI」(responsible AI)，但許多組
織不負責任或不受監管使用AI會帶來嚴重風險，例如故意或過失導致的偏見等，故需最大
化地降低這些風險並建立客戶之信任，因此，元宇宙中勢必應建立起「負責任之AI」架構
與AI倫理議題，關注確保道德之AI的使用，來維護安全、避免歧視與社會混亂，以確保AI
技術元宇宙中的使用，是公平而不會危及人類。
其實，未來元宇宙中AI的相關發展與應用經緯萬端，當然不止以上12項，人類在科技上之
發展永遠令人驚豔，吾人且拭目以待。
評論：
隨著 Web3 和區塊鏈技術的發展，人工智能將成為為企業帶來新價值所需的關鍵元素。
企業提供的平台也不斷構建用於在供應鏈生態系統、停車自動化框架、去中心化金融 (DeFi) 等範圍內部署人工智能和區塊鏈的系統。要使 AI 的數據效率更高，以便真正大規模地服務於世界，還需要做更多的工作。並且隨著量子計算的出現，人工智能可以達到前所未有的高度。
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