人工智能自動化：應對風險，維護信任

區塊鏈企業建立在信任、透明度和去中心化完整性的承諾之上。然而，人工智能(AI)自動化逐漸融入基於區塊鏈的工作流程中，帶來了意想不到的風險，這可能會威脅到這些基礎原則。

最近的事件揭示了自動化雖然強大，卻可能無意中導致倫理失誤、認知侵蝕和信任下降，特別是在依賴區塊鏈以確保真實性的行業中。風險越來越高：企業面臨2024年AI驅動的網路攻擊比2021年增加50%的情況，93%的安全領導者預計到2025年將面臨每日的AI驅動攻擊。

AI的欺騙面與區塊鏈的完整性承諾相遇

區塊鏈技術的固有優勢在於其不可篡改性和去中心化——這些原則旨在增強信任。然而，整合不受控制的AI自動化可能會無意間削弱區塊鏈技術旨在強化的基礎。

最近出現了一個明顯的例子，一家公司意外地發送了一封包含原始AI提示的工作拒絕郵件：“溫暖但普通的拒絕郵件”，內容是“禮貌但堅定”。雖然這與區塊鏈無關，但這一事件突顯了自動化敏感互動的潛在危險。對於區塊鏈企業來說，即使是小的真實性破裂也可能帶來巨大的聲譽損害——特別是當73%的企業在2025年經歷過至少一次與AI相關的安全漏洞，平均成本爲480萬美元時。

當考慮到使生成性人工智能有價值的能力——其處理和合成大量數據集的能力——也創造了傳統框架未能解決的獨特安全漏洞時，挑戰加深了。

自動化過度：區塊鏈與認知侵蝕

區塊鏈企業越來越多地利用像n8n和Zapier這樣的平台進行工作流程自動化——尤其是智能合約執行、代幣轉移和數據驗證。雖然這很實用，但過度依賴可能會削弱對有效的去中心化治理至關重要的人類認知技能。

最近麻省理工學院媒體實驗室的研究提供了這一風險的有力證據。在對54名成年人的研究中，研究人員發現，ChatGPT用戶表現出最低的神經活動和連接性，表明與使用谷歌搜索的用戶或獨立寫作的人相比，認知過程的參與顯著不足。隨着時間的推移，ChatGPT用戶越來越依賴復制粘貼生成的內容，反映出獨立努力和批判性思維的下降。

對於建立在透明度和集體決策基礎上的區塊鏈企業，這種認知侵蝕削弱了治理質量，可能引入脆弱性或監督漏洞。對於年輕的利益相關者，這種影響尤爲令人擔憂，因爲對AI工具的早期和頻繁依賴可能會抑制諸如批判性思維和解決問題等基本認知技能的發展。

去中心化環境中的倫理自動化

像 Cluely 這樣的有爭議的初創公司出現，籌集了 530 萬美元的種子資金，後來又從 Andreessen Horowitz 獲得了 1500 萬美元，這突顯了 AI 採用中的倫理陷阱。Cluely 使用戶能夠在考試、求職面試和銷售電話中獲得實時的隱祕幫助——本質上是在大規模上自動化欺騙。

由因開發幫助軟件工程師在技術面試中作弊的AI工具而被哥倫比亞大學停學的學生共同創辦的Cluely，代表了AI驅動的不誠實行爲的令人擔憂的正常化。企業必須防範在區塊鏈系統中類似的AI誤用，特別是在依賴信任的背景下，例如治理投票、去中心化自治組織(DAOs)或區塊鏈審計。

區塊鏈是建立在共識和真實參與之上的。引入基於AI的“捷徑”或操控會損害區塊鏈所保證的真實性，造成研究人員所稱的“垃圾進，垃圾永存”問題，即區塊鏈不可改變地記錄其接收到的任何數據，無論其正確與否。

TrustTech: 區塊鏈對抗AI欺騙的解藥

幸運的是，針對人工智能欺騙的解決方案正在出現，與區塊鏈原則緊密結合。一個被稱爲“信任技術”的新市場領域將人工智能檢測與區塊鏈驗證結合起來，創建真實性驗證平台。這些系統使用先進的人工智能模型來分析和檢測潛在的僞造、合成數據或操縱輸入，確保在提交到區塊鏈網路之前進行檢測。

TrustTech 解決方案通過結合 AI 來驗證數據的初始有效性和區塊鏈來確保其完整性，創建了理論去中心化信任與現實世界可靠驗證之間的 “信任橋梁”。區塊鏈企業有獨特的機會利用其技術的透明性，將其與 TrustTech 工具結合，以驗證人類的真實性並減少去中心化工作流程中的欺詐。 爲區塊鏈企業設計的意識堆棧

爲了管理這些復雜的風險，區塊鏈企業可以受益於諸如Conscious Stack Design™這樣的框架，專注於有意的、倫理的自動化：

• 堆棧映射：可視化您區塊鏈操作中的每個工具或自動化流程，了解區塊鏈技術在治理、風險和合規(GRC)中越來越多地被使用，提供無與倫比的透明度和安全性。⁷
• 5:3:1規則：每個獨特類別嚴格限制工具和自動化流程(5，3個活躍，1個錨)，確保人類監督和掌控。考慮到AI採用在2023-2025(期間增長了187%，而同一時期的安全支出僅增加了43%，這尤其重要。
• 堆棧成熟度對齊: 理解你的工具或過程堆棧處於什麼“級別”。從碎片化的自動化轉向戰略一致性和道德完整性，支持反洗錢)AML(和了解你的客戶)KYC(協議。⁷
• 倫理網關: 優先進行倫理和真實性審計，與技術審計並重，因爲區塊鏈的採用對尋求保護敏感數據和降低風險、同時建立利益相關者信任的企業來說，不僅是可選的，而是必要的。

企業機會：維護區塊鏈完整性

區塊鏈公司如果能夠把握新興的信任技術和意識自動化市場，便能夠顯著區分自己：

• 人機協作解決方案：結合AI的能力與人類監督，提高透明度和問責制——鑑於AI透明度代理正在出現以增強對AI系統的信任和問責，這一點至關重要。
• 區塊鏈支持的信任驗證：開發利用區塊鏈的不可篡改記錄和去中心化驗證的產品，直接對抗AI欺騙，使用加密哈希和零知識證明)ZKPs(以確保隱私和跨平台兼容性。
• 區塊鏈自動化審計：提供專門服務，審計去中心化企業中的自動化技術棧，確保運營完整性，同時解決快速人工智能採用與安全控制之間的差距。

戰略迫切性：保持對自動化的信任

區塊鏈企業面臨着將人工智能的效率與倫理嚴格性相平衡的戰略迫切性。在金融服務領域，因人工智能合規失敗而面臨的監管罰款最高，平均達到$35.2百萬)，錯誤把握這種平衡的成本持續增加。

自動化是一種不可或缺的工具，但必須保持有意識的部署，以維護區塊鏈所代表的核心原則：信任、透明和去中心化。引入倫理監督和透明的運營審計，使區塊鏈企業在日益增長的自動化懷疑中獨特地蓬勃發展。

未來屬於那些有意識地利用人工智能的區塊鏈企業，而不是那些盲目被其自動化的企業。

爲了讓人工智能(AI)在法律框架內正常運作並在日益增長的挑戰面前蓬勃發展，它需要整合一個企業區塊鏈系統，以確保數據輸入的質量和所有權——使其能夠保持數據安全，同時還保證數據的不可篡改性。查看CoinGeek對這一新興技術的報道，了解更多關於爲什麼企業區塊鏈將成爲人工智能的支柱的信息。

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