*和人工智能是人类为了解决不同问题而形成的技术。其中，*的起源在于分布式计算和密码学的研究，但成为*的技术领域则从2009年BTC出现后才*开始；而AI的历史可以追溯到古希腊时代亚里士多德的工作，现代AI则以1958年的达特茅斯会议为起点，之后又经历了至少两次起伏，新的一波人工智能热潮始于2010年前后深度*网络的优异表现。

我们分别从*和人工智能的基本概念开始，探索当前两者分别面临的挑战。

*及其挑战

1、挖矿能耗

2、可扩展性

3、安全性

4、易用性

5、隐/私保护

人工智能及其挑战

1、缺乏算力

2、缺乏数据共享

3、缺乏可信性（可解释性）

4、缺乏通用智能

5、缺乏隐/私

人工智能给*提供的机会

上一部分介绍了*目前面临的主要挑战，人工智能确实能够为应对其中一些挑战提供新的思路，特别是在智能合约处理和挖矿函数设计上潜力****大，也有人认为AI能够为*提供自动治理能力。

1.安全验证

2. 智能合约代码生成

3. AI挖矿函数

4. *自动治理

另一方面，目前也有不少人认为基于人工智能的自主、在线治理更适合于高速变化的网络环境。在这种情况下，治理过程可以通过基于AI的增强式学习实现，DFINITY*甚至提出使用AI代理作为用户代表自动进行*。

治理过程的人工智能化确实能够带来一些好处，特别是在处理细粒度的*处理（例如挖矿或者交易*）时效率可以很高。然而，近来的研究结果表明，由于目前AI技术大多基于人类标注样本，因此同样可能存在偏见，所以AI决策可能并不象很多人所想象得那样公正。同时，AI决策体现为AI模型和算法，一般用户很难理解，而且其安全性和公正性的验证也是很困难的问题。

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