- 人工智能有巨大的潜力，但它也会产生如深度伪造、数据偏差、数据漂移的风险。
- 滥用、误用人工智能的成本正在增加，其隐患大小取决于各组织如何管理它们的数据和内部系统。
- 随着对人工智能的依赖性增加，传统的中心化存储模型变得脆弱，企业的数据泄露成本已经达到历史新高。
- 区块链技术和去中心化云存储能为我们提供一个更加安全的选择。
我们的世界正在经历一场人工智能变革。它带来了巨大的机会，但也带来了新的挑战和担忧。
比如深度伪造和数据完整性问题尚未得到明确的答案。它们带来的伦理和安全方面的影响令人担忧，因为它们可以欺骗、误导个人，给公司和个人都带来更加严重的后果。
作为众多案例中的一个，中国的一起深度伪造骗局说明了这一威胁：有人被骗66200美元。还有许多人工智能聊天机器人存在缺陷和漏洞，引发人们对其不准确性和好斗行为的关注。
这类事例突显了人工智能容易传播错误信息、危机安全和引发错误的脆弱性。人工智能无意之中分享的错误信息和违反安全措施的情况正在迅速成为一个紧迫的问题。但去中心化云存储可以帮助解决这一问题。
通过去中心化云存储网络，数据可以安全地储存在全球各地的数据中心。再结合区块链技术的能力，就能确保数据的可访问性、可验证性、可追踪性和不可变性等特性。区块链是分布式账本技术（DLT）的一种形式。在这种技术中，整个网络会协同工作，保证数据的完整性。
这种方法缩小了与单点故障相关的漏洞，降低了恶意攻击和数据篡改的风险，提升了数字生态系统中的数据安全和可信度。
深度伪造是随人工智能的应用而来的威胁。它利用精密复杂的算法创造高度真实且具有欺骗性的媒体，如视频和图像，能很有说服力地操纵并替代原始内容。这些素材可以各种目的，包括传播错误信息、破坏名誉、影响公众舆论和为网络犯罪提供便利。
数据完整性也是人工智能领域的一个重要问题。因为人工智能在训练和决策方面严重依赖准确可靠的数据，所以对这些数据的任何损害或篡改都会严重削弱人工智能系统的可信度和有效性，出现有偏差的结果和道德伦理方面的问题。确保数据完整性已经成为各行业负责任地、合乎道德地部署人工智能的一个关键方面。
去中心化云存储每天都会检查数据完整性，拥有可验证的数据监管链，是应对人工智能威胁的有效手段。这种监管链拥有记录和追踪数据痕迹的特点，能帮助分辨视觉信息是AI合成的深度伪造内容还是原始、未被修改的内容。随着深度伪造继续加剧人工智能武器化这一令人担忧的趋势，强有力的数据完整性解决方案变得越来越重要。去中心化存储通过在节点（服务器）中分发数据，能防止未经授权的访问，保证真实性和用户控制。这能建立对人工智能生成信息的信任，因为用户能跟踪数据的历史轨迹并信任人工智能系统。
数据溯源证明能减轻人工智能的风险
在去中心化云存储和人工智能的环境下，溯源证明至关重要。这是一种验证、记录数据在其生命周期中的溯源、历史和变化的方法。数据溯源也叫数据血统，是一种稳固的框架，确保在人工智能系统中应用的数据可靠真实。数据溯源证明加强了对人工智能驱动过程的问责和信任，同时解决了人工智能背景下的技术和伦理问题。
利用区块链技术为人工智能提供了强大的数据完整性保障方法，解决了中心化带来的风险。在人工智能时代保护数据完整性不仅是一项技术挑战，还是一种伦理责任，是要在确保人工智能的发展在继续推动进步的同时保持最高标准的完整性和问责制。通过保护数据完整性，我们能降低数据受损的隐患并保持最高标准的完整性和问责制，这确保了人工智能的发展可以继续以一种可信的、可靠的方式推动进步。
溯源证明是数据完整性的关键，它反过来能保护我们免受一些新兴的人工智能风险的影响。 Image: Seal Storage Technology
人工智能世界的数据存储
随着对人工智能的依赖性增加，传统的中心化存储模型变得脆弱，关键数据在其中有被损坏和篡改的风险。企业的数据泄露成本已经达到历史新高，特别是还在使用传统模型的公司，这一现象突显了数据保护策略现代化的紧迫性。事实上，据分析，82%的数据泄露事件发生在云环境中，其中39%涉及多个云环境。这组数据表明，组织机构在混合云中获取对数据的控制权十分重要，而其中要着重关注数据加密、严格的数据安全和访问策略。
去中心化存储提供了一种具有分布式架构和强大加密功能的战略性解决方案，确保数据的完整性并应对人工智能的威胁，在不断发展的数字化环境中为人工智能系统奠定一个坚韧的、基于信任的基础。
