我們的世界正在經歷一場人工智能變革。它帶來了巨大的機會，但也帶來了新的挑戰和擔憂。

比如深度偽造和數據完整性問題尚未得到明確的答案。它們帶來的倫理和安全方面的影響令人擔憂，因為它們可以欺騙、誤導個人，給公司和個人都帶來更加嚴重的后果。

作為眾多案例中的一個，中國的一起深度偽造騙局說明了這一威脅：有人被騙66200美元。還有許多人工智能聊天機器人存在缺陷和漏洞，引發人們對其不準確性和好斗行為的關注。

這類事例突顯了人工智能容易傳播錯誤信息、危機安全和引發錯誤的脆弱性。人工智能無意之中分享的錯誤信息和違反安全措施的情況正在迅速成為一個緊迫的問題。但去中心化云存儲可以幫助解決這一問題。

通過去中心化云存儲網絡，數據可以安全地儲存在全球各地的數據中心。再結合區塊鏈技術的能力，就能確保數據的可訪問性、可驗證性、可追蹤性和不可變性等特性。區塊鏈是分布式賬本技術（DLT）的一種形式。在這種技術中，整個網絡會協同工作，保證數據的完整性。

這種方法縮小了與單點故障相關的漏洞，降低了惡意攻擊和數據篡改的風險，提升了數字生態系統中的數據安全和可信度。

深度偽造是隨人工智能的應用而來的威脅。它利用精密復雜的算法創造高度真實且具有欺騙性的媒體，如視頻和圖像，能很有說服力地操縱并替代原始內容。這些素材可以各種目的，包括傳播錯誤信息、破壞名譽、影響公眾輿論和為網絡犯罪提供便利。

數據完整性也是人工智能領域的一個重要問題。因為人工智能在訓練和決策方面嚴重依賴準確可靠的數據，所以對這些數據的任何損害或篡改都會嚴重削弱人工智能系統的可信度和有效性，出現有偏差的結果和道德倫理方面的問題。確保數據完整性已經成為各行業負責任地、合乎道德地部署人工智能的一個關鍵方面。

去中心化云存儲每天都會檢查數據完整性，擁有可驗證的數據監管鏈，是應對人工智能威脅的有效手段。這種監管鏈擁有記錄和追蹤數據痕跡的特點，能幫助分辨視覺信息是AI合成的深度偽造內容還是原始、未被修改的內容。隨著深度偽造繼續加劇人工智能武器化這一令人擔憂的趨勢，強有力的數據完整性解決方案變得越來越重要。去中心化存儲通過在節點（服務器）中分發數據，能防止未經授權的訪問，保證真實性和用戶控制。這能建立對人工智能生成信息的信任，因為用戶能跟蹤數據的歷史軌跡并信任人工智能系統。

數據溯源證明能減輕人工智能的風險

在去中心化云存儲和人工智能的環境下，溯源證明至關重要。這是一種驗證、記錄數據在其生命周期中的溯源、歷史和變化的方法。數據溯源也叫數據血統，是一種穩固的框架，確保在人工智能系統中應用的數據可靠真實。數據溯源證明加強了對人工智能驅動過程的問責和信任，同時解決了人工智能背景下的技術和倫理問題。

利用區塊鏈技術為人工智能提供了強大的數據完整性保障方法，解決了中心化帶來的風險。在人工智能時代保護數據完整性不僅是一項技術挑戰，還是一種倫理責任，是要在確保人工智能的發展在繼續推動進步的同時保持最高標準的完整性和問責制。通過保護數據完整性，我們能降低數據受損的隱患并保持最高標準的完整性和問責制，這確保了人工智能的發展可以繼續以一種可信的、可靠的方式推動進步。

溯源證明是數據完整性的關鍵，它反過來能保護我們免受一些新興的人工智能風險的影響。 Image: Seal Storage Technology

人工智能世界的數據存儲

隨著對人工智能的依賴性增加，傳統的中心化存儲模型變得脆弱，關鍵數據在其中有被損壞和篡改的風險。企業的數據泄露成本已經達到歷史新高，特別是還在使用傳統模型的公司，這一現象突顯了數據保護策略現代化的緊迫性。事實上，據分析，82%的數據泄露事件發生在云環境中，其中39%涉及多個云環境。這組數據表明，組織機構在混合云中獲取對數據的控制權十分重要，而其中要著重關注數據加密、嚴格的數據安全和訪問策略。

去中心化存儲提供了一種具有分布式架構和強大加密功能的戰略性解決方案，確保數據的完整性并應對人工智能的威脅，在不斷發展的數字化環境中為人工智能系統奠定一個堅韌的、基于信任的基礎。

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