人工智能自动化：应对风险，维护信任

区块链企业建立在信任、透明度和去中心化完整性的承诺之上。然而，人工智能(AI)自动化逐渐融入基于区块链的工作流程中，带来了意想不到的风险，这可能会威胁到这些基础原则。

最近的事件揭示了自动化虽然强大，却可能无意中导致伦理失误、认知侵蚀和信任下降，特别是在依赖区块链以确保真实性的行业中。风险越来越高：企业面临2024年AI驱动的网络攻击比2021年增加50%的情况，93%的安全领导者预计到2025年将面临每日的AI驱动攻击。

AI的欺骗面与区块链的完整性承诺相遇

区块链技术的固有优势在于其不可篡改性和去中心化——这些原则旨在增强信任。然而，整合不受控制的AI自动化可能会无意间削弱区块链技术旨在强化的基础。

最近出现了一个明显的例子，一家公司意外地发送了一封包含原始AI提示的工作拒绝邮件：“温暖但普通的拒绝邮件”，内容是“礼貌但坚定”。虽然这与区块链无关，但这一事件突显了自动化敏感互动的潜在危险。对于区块链企业来说，即使是小的真实性破裂也可能带来巨大的声誉损害——特别是当73%的企业在2025年经历过至少一次与AI相关的安全漏洞，平均成本为480万美元时。

当考虑到使生成性人工智能有价值的能力——其处理和合成大量数据集的能力——也创造了传统框架未能解决的独特安全漏洞时，挑战加深了。

自动化过度：区块链与认知侵蚀

区块链企业越来越多地利用像n8n和Zapier这样的平台进行工作流程自动化——尤其是智能合约执行、代币转移和数据验证。虽然这很实用，但过度依赖可能会削弱对有效的去中心化治理至关重要的人类认知技能。

最近麻省理工学院媒体实验室的研究提供了这一风险的有力证据。在对54名成年人的研究中，研究人员发现，ChatGPT用户表现出最低的神经活动和连接性，表明与使用谷歌搜索的用户或独立写作的人相比，认知过程的参与显著不足。随着时间的推移，ChatGPT用户越来越依赖复制粘贴生成的内容，反映出独立努力和批判性思维的下降。

对于建立在透明度和集体决策基础上的区块链企业，这种认知侵蚀削弱了治理质量，可能引入脆弱性或监督漏洞。对于年轻的利益相关者，这种影响尤为令人担忧，因为对AI工具的早期和频繁依赖可能会抑制诸如批判性思维和解决问题等基本认知技能的发展。

去中心化环境中的伦理自动化

像 Cluely 这样的有争议的初创公司出现，筹集了 530 万美元的种子资金，后来又从 Andreessen Horowitz 获得了 1500 万美元，这突显了 AI 采用中的伦理陷阱。Cluely 使用户能够在考试、求职面试和销售电话中获得实时的隐秘帮助——本质上是在大规模上自动化欺骗。

由因开发帮助软件工程师在技术面试中作弊的AI工具而被哥伦比亚大学停学的学生共同创办的Cluely，代表了AI驱动的不诚实行为的令人担忧的正常化。企业必须防范在区块链系统中类似的AI误用，特别是在依赖信任的背景下，例如治理投票、去中心化自治组织(DAOs)或区块链审计。

区块链是建立在共识和真实参与之上的。引入基于AI的“捷径”或操控会损害区块链所保证的真实性，造成研究人员所称的“垃圾进，垃圾永存”问题，即区块链不可改变地记录其接收到的任何数据，无论其正确与否。

TrustTech: 区块链对抗AI欺骗的解药

幸运的是，针对人工智能欺骗的解决方案正在出现，与区块链原则紧密结合。一个被称为“信任技术”的新市场领域将人工智能检测与区块链验证结合起来，创建真实性验证平台。这些系统使用先进的人工智能模型来分析和检测潜在的伪造、合成数据或操纵输入，确保在提交到区块链网络之前进行检测。

TrustTech 解决方案通过结合 AI 来验证数据的初始有效性和区块链来确保其完整性，创建了理论去中心化信任与现实世界可靠验证之间的 “信任桥梁”。区块链企业有独特的机会利用其技术的透明性，将其与 TrustTech 工具结合，以验证人类的真实性并减少去中心化工作流程中的欺诈。 为区块链企业设计的意识堆栈

为了管理这些复杂的风险，区块链企业可以受益于诸如Conscious Stack Design™这样的框架，专注于有意的、伦理的自动化：

• 堆栈映射：可视化您区块链操作中的每个工具或自动化流程，了解区块链技术在治理、风险和合规(GRC)中越来越多地被使用，提供无与伦比的透明度和安全性。⁷
• 5:3:1规则：每个独特类别严格限制工具和自动化流程(5，3个活跃，1个锚)，确保人类监督和掌控。考虑到AI采用在2023-2025(期间增长了187%，而同一时期的安全支出仅增加了43%，这尤其重要。
• 堆栈成熟度对齐: 理解你的工具或过程堆栈处于什么“级别”。从碎片化的自动化转向战略一致性和道德完整性，支持反洗钱)AML(和了解你的客户)KYC(协议。⁷
• 伦理网关: 优先进行伦理和真实性审计，与技术审计并重，因为区块链的采用对寻求保护敏感数据和降低风险、同时建立利益相关者信任的企业来说，不仅是可选的，而是必要的。

企业机会：维护区块链完整性

区块链公司如果能够把握新兴的信任技术和意识自动化市场，便能够显著区分自己：

• 人机协作解决方案：结合AI的能力与人类监督，提高透明度和问责制——鉴于AI透明度代理正在出现以增强对AI系统的信任和问责，这一点至关重要。
• 区块链支持的信任验证：开发利用区块链的不可篡改记录和去中心化验证的产品，直接对抗AI欺骗，使用加密哈希和零知识证明)ZKPs(以确保隐私和跨平台兼容性。
• 区块链自动化审计：提供专门服务，审计去中心化企业中的自动化技术栈，确保运营完整性，同时解决快速人工智能采用与安全控制之间的差距。

战略迫切性：保持对自动化的信任

区块链企业面临着将人工智能的效率与伦理严格性相平衡的战略迫切性。在金融服务领域，因人工智能合规失败而面临的监管罚款最高，平均达到$35.2百万)，错误把握这种平衡的成本持续增加。

自动化是一种不可或缺的工具，但必须保持有意识的部署，以维护区块链所代表的核心原则：信任、透明和去中心化。引入伦理监督和透明的运营审计，使区块链企业在日益增长的自动化怀疑中独特地蓬勃发展。

未来属于那些有意识地利用人工智能的区块链企业，而不是那些盲目被其自动化的企业。

为了让人工智能(AI)在法律框架内正常运作并在日益增长的挑战面前蓬勃发展，它需要整合一个企业区块链系统，以确保数据输入的质量和所有权——使其能够保持数据安全，同时还保证数据的不可篡改性。查看CoinGeek对这一新兴技术的报道，了解更多关于为什么企业区块链将成为人工智能的支柱的信息。

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