据 Cointelegraph 报道，比利时的一个科学家团队通过使用基于区块链的去中心化训练方法，有望解决人工智能 (AI) 领域的一项重大挑战。尽管这项研究尚处于早期阶段，但它可能产生深远的影响，从彻底改变太空探索到对人类的生存构成威胁。
在模拟环境中，研究人员创建了一种协调各个自主 AI 代理之间学习的方法。他们利用区块链技术促进和保护这些代理之间的通信，形成一个分散的学习模型“群体”。然后，每个代理的训练结果被用于开发更大的 AI 模型。通过区块链处理数据，该系统受益于群体的集体智慧，而无需访问单个代理的数据。
机器学习与人工智能密切相关，形式多样。典型的聊天机器人（如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Anthropic 的 Claude）采用多种技术开发，包括无监督学习和基于人类反馈的强化学习。这种方法面临的一个主要挑战是需要集中式数据库来存储训练数据，这对于需要持续自主学习或隐私至关重要的应用来说是不切实际的。
研究团队在区块链研究中采用了一种名为“去中心化联邦学习”的学习范式。他们发现，他们可以在保持数据去中心化的同时成功协调模型。他们的大部分研究都集中在研究群体对各种攻击方法的适应能力。由于区块链技术和训练网络的去中心化特性，该团队展示了对传统黑客攻击的稳健性。
然而，研究人员确定了群体能够处理的恶意机器人数量的阈值。他们开发了旨在破坏网络的机器人场景，包括具有邪恶议程、过时信息和简单破坏指令的代理。虽然简单和过时的代理相对容易防御，但如果有足够多的恶意智能代理渗透进来，它们最终可能会破坏群体智能。
这项研究仍处于实验阶段，仅通过模拟进行。然而，也许有一天机器人群可以以分散的方式进行交叉协调，从而有可能让来自不同公司或国家的人工智能代理在不损害数据隐私的情况下合作训练更大的代理。
