人工智能的好坏取决于它所训练的数据.但这些数据从何而来？谁控制着它？我们如何确保它的准确性、公正性和透明性？
进入分散存储+人工智能，这是人工智能革命中缺失的一环。
人工智能中的数据问题目前，人工智能模型建立在集中式数据孤岛（谷歌、OpenAI、亚马逊）上。
这些平台：
❌限制访问→付费墙和许可 API 限制谁可以训练 AI。
❌缺乏透明度→您不知道训练之前数据是如何改变的。
❌容易受到攻击→集中式数据存储容易受到操纵和审查。
借助基于区块链的存储（如ipfs；Filecoin和LighthouseWeb3 ），AI 可以访问开放、可验证和分散的数据集，从而确保：
✅防篡改训练数据→在真实的、未改变的数据上训练的人工智能模型。
✅抗审查人工智能→没有任何单一实体可以控制人工智能可以学习或不能学习什么。
✅数据货币化→用户拥有自己的数据并可以选择共享/出售它。
人工智能代理 + 去中心化存储 = 下一次飞跃
想象一下未来，自主 AI 代理不仅可以分析数据，还可以安全地存储、检索和共享数据。 Fetch_ai和SingularityNET等项目已经在努力实现这一愿景。
💡在可验证的分散数据上训练的人工智能代理 = 更好的决策和无需信任的自动化。
* Oceanprotocol是 AI 模型私有及许可数据共享的先驱。
* NuklaiData正在解决情境化数据存储问题，以提高人工智能训练的效率。
最终结果：人工智能将为人类服务，而非为企业服务目前，大型科技公司拥有人工智能。他们决定：训练了哪些数据模型.
谁有访问权限。
人工智能的使用方式。
目前我们有ElizaOS_ai 、 aixbt_agent和luna_virtuals
但通过去中心化存储+基于区块链的人工智能，我们可以构建：
1.任何人都可以验证的开源人工智能模型。
2. 自主且公平地工作的人工智能代理。
3.保护用户数据的隐私优先的人工智能。
这是人工智能进化的下一个阶段，一个人工智能透明、去中心化、为每个人而建的世界。它从LighthouseWeb3 、 Filecoin 、 SingularityNET 、 oceanprotocol和Fetch_ai等项目开始。
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