构建用于人工智能的区块链真相机器：解析信任赤字与机器学习问题

### 为人工智能构建区块链真相机器的必要性 #### 1. 人工智能信任赤字剖析 如今，由人工智能驱动的智能代理程序广泛应用于执法和司法系统，在决定人类命运方面正获得重要权力。人们越来越难以察觉与自己交互的是否为人工智能，它甚至会嵌入到诸如拨打 911 或联系保险理赔员等日常交互中。当人工智能成为主流，人们可能不再提及这个术语，而且很多时候，人们遇到智能代理也未必能意识到，更不知如何追究其行为责任。 为了提高对人工智能的信任，我们需要剖析其信任赤字问题。可以将人工智能系统的关键事实收集类比为在线蛋糕食谱，它列出了原料、制作步骤，还有作者信息、适用场景、营养信息和成品图片等。若我们对人工智能一无所知就盲目信任，如同吃别人给的蛋糕却不关心其制作过程，这是存在风险的。 人工智能有多种类型，组成复杂，来源广泛，且以不同方式融入我们的生活。它在某些条件下运行良好，但在其他条件下可能表现不佳。如果人工智能有类似危险化学品的 OSHA 安全数据表那样的事实清单，我们就能更清楚其内部构成、预期性能、安全处理指南和功能测试方法。 人工智能事实清单包含了关于人工智能内部的人类可读细节，它由事实流系统动态生成，该系统在多用户/机器工作流程中捕获关键信息。通过引入区块链，事实流可以变得更强大，因为区块链能促进分布式、防篡改的人工智能溯源。 关键事实清单可能包含以下内容： - 人工智能的目的 - 预期应用领域：何时何地使用？ - 训练和测试数据 - 模型和算法 - 输入和输出 - 性能指标 - 已知偏差 - 最佳和不良性能条件 - 解释 - 联系人 下面对这些关键事实进行详细解释： - **目的**：项目启动时，利益相关者会共同确定项目目的，明确高层次需求。目的可能会改变，因此需要定期进行合理性检查并记录。 - **预期应用领域**：描述了人工智能的计划用途，明确其专业领域，如医疗保健、电子商务、农业等。应进行领域漂移的合理性检查，例如为干燥天气设计的传感器在潮湿天气使用就超出了预期领域。 - **训练数据**：用于告知人工智能期望的结果并进行测试，是生成良好模型的关键。若输入数据不佳，输出将不可靠，且训练数据必须适合预期领域。训练数据来源广泛，格式和质量各异。 - **测试数据**：算法训练完成后，使用测试数据确保结果在模型规定的标准偏差内。测试数据集应包含所有已知的边缘情况，以发现模型参数内的弱点。 - **模型和算法**：模型是一组带有变量的程序函数，通过输入学习并产生输出。它由许多不同的算法组成，这些算法是人工智能的底层公式，通常由数据科学家开发。模型从各种来源的训练数据集中学习，但在生产阶段，很难跟踪其幕后运行情况，模型常来自第三方市场，因此被视为人工智能的“黑匣子”。 - **输入和输出**：输入描述系统期望接收的刺激类型，如视觉识别系统期望接收图像；输出是系统的响应，如视觉识别系统输出描述信息。 - **性能指标**：规定了人工智能的具体性能，包括速度和准确性，通常通过分析系统进行监控。 - **偏差**：人工智能偏差是一个严重问题，种族、性别和上下文偏差等会导致不公平。通过实施测试和流程来暴露已知偏差，有助于使人工智能更加透明和可信。 - **最佳和不良性能条件**：人工智能在某些条件下表现良好，在其他条件下可能较差。例如，人工智能驱动的自动驾驶车辆有定义的操作设计领域（ODD），在该领域内性能良好，超出则可能性能下降。 - **解释**：解释人工智能输出的可解释性，或者表明其作为“黑匣子”运行，不提供输出解释。 - **联系人**：在需要支持、干预或维护人工智能时的联系人信息。 #### 2. 机器学习问题 传统计算机程序是按照特定规则和参数编写代码，并使用特定数据集进行测试，运行后产生可能有图形表示的输出。而典型的机器学习程序则是多次使用特定训练数据集运行代码，让程序学习规则，然后用测试数据集进行测试，直到程序能以足够高的置信度输出预测结果。 以 IBM Watson 参加《危险边缘》节目为例，数据科学家需要为机器学习程序设计合适的算法，让 Watson 能在正确的上下文中理解答案，而不是简单地作为快速搜索引擎输出随机问题。这就是机器学习的本质：数据集教会程序学习，机器学习程序以高置信度响应数据输入。 ##### 2.1 黑匣子算法 在日常企业应用中，机器学习预测可用于多种场景，如天气预报或在客户浏览零售网站时适时发放在线优惠券。马尔可夫链是可用于这两种场景的机器学习算法之一，它是一种离散随机过程，结果的概率要么独立，要么依赖于当前或直接前一个状态。 整个基于算法和数据进行预测并找到合适输出的过程通常只有部分对机器学习团队成员可见，一般被视为“黑匣子”，其确切内容难以检测。像马尔可夫链模型这样的算法由幕后的数学家调整复杂公式，其他人很难察觉。 以掷骰子为例，假设骰子未被做手脚，每次投掷结果相互独立，这就是随机游走马尔可夫链，体现了马尔可夫性质，即随机过程的无记忆性。用数学公式表示为：$P_{left} + P_{right} = 1$（或$P_{left} = 1 - P_{right}$） 一个简单的两状态天气预测模型：晴天或阴天。用一个 2×2 的转移矩阵$P$描述基于今天的天气预测明天天气的概率： $P = \begin{bmatrix}0.9 & 0.1 \\ 0.5 & 0.5\end{bmatrix}$ 我们可以得出以下结论： - 任一状态的总输出概率相加为 1（因为它是随机矩阵）。 - 如果今天是晴天，明天有 90%的概率是晴天。 - 如果今天是晴天，明天有 10%的概率是雨天。 - 如果今天是雨天，明天有 50%的概率是雨天或晴天。 假设今天是第 0 天，天气为晴天，用状态向量$X_0 = [1 0]$表示。明天（第 1 天）的天气可以通过将第 0 天的状态向量乘以转移矩阵来预测： $x(1) = x(0)P = \begin{bmatrix}1 & 0\end{bmatrix} \begin{bmatrix}0.9 & 0.1 \\ 0.5 & 0.5\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}0.9 & 0.1\end{bmatrix}$ 输出向量$X_1$中的 0.9 表示第 1 天有 90%的概率也是晴天。后续第 2 天、第 3 天等的天气预测可以用同样的方法，使用前一天计算得到的状态向量。不同类型的马尔可夫算法适用于更复杂的预测系统，如股票市场。 这个简单的例子展示了算法的创建和数据迭代过程。更复杂的模型由更复杂的算法或算法组组成，以适应不同场景。算法在后台运行，用户通常看不到，但它们对模型和机器学习管道有重要影响。模型构建的每个步骤都可能受到篡改、数据错误或竞争对手的干预，因此需要证明数据和算法来源可靠且未被篡改。 可以将算法类比为传统的蛋糕烘焙食谱，普通算法就像一个固定的蛋糕制作方法，而人工智能算法则不同，它会使用大量训练数据和机器学习技术来训练模型。例如，一个用于赢得烘焙比赛的人工智能算法会分析以往的获胜和失败蛋糕食谱，给出制作获胜蛋糕的指导。 ##### 2.2 遗传算法 遗传算法基于自然选择，通过模拟自然进化原理来提高模型的置信度。它应用于搜索和优化问题，以提高模型性能。遗传算法的关键因素包括选择（确定种群中哪些成员将繁殖）、突变（遗传代码的随机变化）和交叉（染色体混合时的遗传情况）。 遗传算法以决策树的形式将最佳答案相互组合，从经验中学习。它常用于优化模型在允许环境中的运行方式，评估不同超参数下的潜在性能。随着时间推移，由遗传算法驱动的模型会变得越来越智能，最终可能导致技术奇点。 下面用 mermaid 流程图展示遗传算法的基本流程： ```mermaid graph LR A[初始化种群] --> B[评估适应度] B --> C{选择操作} C -->|是| D[交叉操作] C -->|否| E[突变操作] D --> E E --> F[生成新种群] F --> B ``` #### 3. 数据质量、异常值和边缘情况 数据预处理很重要，高质量的数据可以使预处理更轻松。例如，识别狗的品种需要清晰、特写的照片，从不同角度展示该品种的所有可能外观。如果训练算法理解文本，预处理步骤包括使数据可读、转换为小写、去除多余单词等。 除了输入数据，分类也很关键。以马尔可夫链为例，如果训练示例不足或分类不充分，每次迭代都会传播问题，导致结果出现偏差。马尔可夫算法不允许异常值存在，因此需要将异常值剔除。如果模型的算法无法处理异常值，可以考虑对由异常值组成的边缘情况数据集进行单独的机器学习迭代，以制定错误检测和处理程序。 在没有先前状态或先前状态未知的情况下，使用隐马尔可夫模型，手动生成初始数组和输出值。对于非数字数据集的训练，如对象识别，通常使用自然语言处理（NLP）将变量分类到数组中，并创建期望输出，通过算法多次迭代，直到结果收敛到一个稳定值。 例如，训练狗品种识别模型时，需要使用该品种的大量图像（正集）和非该品种的狗及可能类似该品种的其他对象的图像（负集）。训练收敛到足够高的置信度后，就可以使用真实世界的数据进行测试。 如果不考虑对象外观或场景的所有方面，训练数据集将缺少关键分类。测试运行时置信度低表明需要改进训练集，否则可能会在现实世界中出现尴尬的错误。无论使用何种模型或算法，数据质量差都会考验数据预处理能力，影响模型的预测能力。因此，拥有可解释的模型或算法以及合理的预测方法是很有帮助的。 尽管开发者和数据科学家尽力避免，但机器学习中的偏差仍然是一个紧迫的问题，种族、性别和上下文偏差等会导致不公平。最佳实践是尽量减少模型或算法中的偏差，数据预处理至关重要。 #### 4. 数据质量评估 关于数据集质量评分的研究很多，有一个旧标准是数据质量指数（DQI），它基于与预测参数值的偏差实时评估数据集的质量和可靠性。DQI 反映了数据记录的三个方面：及时性、完整性和记录质量。 机器学习可以帮助计算 DQI 分数，如果训练得当，它有很强的预测趋势和识别异常值的能力，并能实时提供建议或采取行动。但异常值不应被自动丢弃。 综上所述，为了提高对人工智能的信任，我们需要深入了解其关键事实，关注机器学习中的各种问题，确保数据质量，并通过合理的方法评估数据质量。引入区块链可以增强人工智能的溯源和可信度，为人工智能的发展提供更可靠的保障。 ### 为人工智能构建区块链真相机器的必要性 #### 5. 人工智能信任与区块链的融合 人工智能的信任赤字问题一直是其广泛应用的一大阻碍。如前文所述，人工智能的复杂性、多样性以及不透明性使得人们难以判断是否应该信任它。而区块链技术的出现，为解决这一问题提供了新的思路。 区块链是一种分布式、防篡改的账本技术，它可以记录人工智能系统的关键事实和数据流转过程。将区块链融入人工智能的事实流系统中，能够确保人工智能的来源和操作过程可追溯、不可篡改，从而增强人们对人工智能的信任。 例如，在人工智能的训练和测试过程中，区块链可以记录每一个数据的来源、处理过程和使用情况。这样，当需要对人工智能的决策进行审查时，就可以清晰地了解到数据的整个生命周期，判断其是否受到了不当干扰或篡改。 以下是区块链与人工智能结合的一些具体优势： - **增强数据完整性**：区块链的分布式账本特性使得数据在多个节点上进行存储和验证，任何试图篡改数据的行为都会被其他节点发现，从而保证了数据的完整性。 - **提高透明度**：通过区块链，人工智能系统的操作过程和决策依据可以被公开查看，使得人工智能不再是一个“黑匣子”，提高了其透明度和可解释性。 - **促进多方协作**：在多用户/机器的工作流程中，区块链可以确保各方的数据和操作记录是一致的，促进了各方之间的协作和信任。 可以用一个表格来对比传统人工智能和结合区块链后的人工智能的特点： | 特点 | 传统人工智能 | 结合区块链的人工智能 | | --- | --- | --- | | 数据完整性 | 易受篡改 | 防篡改 | | 透明度 | 低 | 高 | | 可追溯性 | 差 | 强 | | 信任度 | 低 | 高 | #### 6. 应对人工智能信任挑战的策略 为了应对人工智能信任赤字问题，我们可以采取以下策略： - **制定标准和规范**：建立统一的人工智能事实清单标准和规范，明确关键事实的内容和格式，使得不同的人工智能系统具有可比性和可追溯性。 - **加强监管**：政府和相关机构应加强对人工智能的监管，确保人工智能系统的开发和使用符合道德和法律要求。例如，要求人工智能开发者提供详细的事实清单和数据来源说明。 - **提高公众意识**：通过教育和宣传，提高公众对人工智能的认识和理解，让公众了解人工智能的优势和风险，从而能够更加理性地对待人工智能。 - **推动技术创新**：不断推动区块链、人工智能等相关技术的创新，开发更加安全、可靠、可解释的人工智能系统。 以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了应对人工智能信任挑战的策略流程： ```mermaid graph LR A[制定标准和规范] --> B[加强监管] B --> C[提高公众意识] C --> D[推动技术创新] D --> E[增强人工智能信任] ``` #### 7. 未来展望 随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用将会越来越广泛。然而，人工智能的信任问题仍然是一个亟待解决的难题。区块链技术与人工智能的融合为解决这一问题提供了新的途径，但还需要进一步的研究和实践。 未来，我们可以期待看到更多基于区块链的人工智能应用，这些应用将更加安全、可靠、透明。同时，随着技术的进步，人工智能的可解释性和可信度也将不断提高，使得人们能够更加放心地使用人工智能。 例如，在医疗领域，结合区块链的人工智能可以为医生提供更加准确、可靠的诊断建议，同时确保患者数据的安全和隐私。在金融领域，区块链可以帮助监管机构更好地监控人工智能的风险，保障金融系统的稳定。 总之，为人工智能构建区块链真相机器是解决人工智能信任赤字问题的重要举措。通过深入了解人工智能的关键事实、解决机器学习中的问题、确保数据质量以及加强区块链与人工智能的融合，我们可以提高人工智能的信任度，推动其在各个领域的健康发展。