区块链上的人类:为什么加密是AI霸权的最佳防措施

在围绕共识协议讨论中治理措施变得越来越普遍,很明显,中本聪最初的“一CPU一票”的愿景将整个加密行业塑造成以机器为中心,而不是人。

但是,如果人工智能(AI)确实会对人类造成威胁,正如埃隆马斯克和萨姆奥特曼经常警告的那样,为什么我们要冒险让人工智能成为分布式网络的政治力量呢?

保证基本的隐私权使早期的区块链设计变得匿名。 虽然这种方法有助于对抗金融腐败(权利腐败正在利用互联网但可以用分布式计算的方式反抗),但AI的威胁看起来并不是那么抽象。 社交算法在互联网中茁壮成长的事实有助于解释今天的政治现实。

然而,人工智能正在引领我们走向更深层次的问题和挑战。 同期政权中最突出的是美国民主进程产生出越来越多的怀疑:外国势力是否赢得了地球上最昂贵的选举? 自17世纪威斯特伐利亚和平以来,民族国家一直是基于非国内干预理念的政治建构。

马克·扎克伯格在国会不得不就俄罗斯利用Facebook的影响力作证时,互联网不再与民族国家相容。

今天的互联网人工智控制着我们的喜欢、转推、赞成和链接—我们不拥有通证。 但这些通证拥有我们,因为他们会不断调查社会,使网络所有者受益。 为了保持彼此的竞争力,Facebook和谷歌有动力变得更加极权。

他们取得令人难以置信的成功其原因是他们在网络上形象化人类的能力。 但是,高股价是社会隐私的体现,人们不再通过拨号连接而是全天候在线。

现在面临的问题是,我们如何能够以去中心化的方式在线形象化人类,从而保证每个人的声音和投票权,而不是让他们成为企业宣传的主体?

图灵不可能的证据

为了在我们自己和互联网AI之间建立边界,就需要一个去中心化协议来实现单一的人类身份。

与Facebook不同,这种网络不能局限于媒体逻辑和引人注目的算法。 相反,人类的共识应该是合法性的源泉,有效地构建个人到节点的图表,以释放区块链治理的全部潜力。

对密码学进行合法使用其影响可以通过社交网络转变为实际的民主。 但这远不是一项微不足道的任务:在去中心化的网络中形象化人类需要防止机器人侵袭:女巫攻击、贿赂及独裁者都会出现。

先从机器人开始。 机器的感知阈值可以使用图灵测试进行测量,图灵测试旨在分辨机器人和人类。 因此,根据定义,基于人的共识需要图灵不可能的证据,对计算机来说很难,但是大脑很容易处理。 为了说明这一点,我女儿罗姆的出生证明是使用视频制作的,这是一个简单的格式可供人类解码,但对于任何机器来说仍然很难理解。

证据可以保持隐私和秘密—成为区块链上的哈希值。 这一串数字能够证明原始证据的内容和时间戳,使节点得到验证而无需广播所有信息。 我们可以期待摩尔定律能够赶上恐怖谷理论,因此证据的格式应该随时可以讨论。

为了确保身份单一,我们需要对抗女巫攻击(在这种情况下:人类的目标是控制多个节点)。 必须建立基于信誉图表,为那些能够从网络收集更多信任的人提供证明权限。 在Devcon4上, Sina Habib引入了使用著名的声誉算法(如PageRank)构建“信任图”的想法。 我自己在Twitter上实施PageRank重量转发的经验导致了一个名为Whuffie Bank回到2009年的虚拟货币项目,它确实有效。

但是,对于能够检测到共识中的做假,验证节点的利益也应该是一种赏金。 如果我们希望人类负责,网络监管不能是严格的算法。

声誉算法的风险在于它们实际上是集中算法。

这导致节点可以利用其超额影响力购买其他节点或被定位和购买。 为了防止形成贿赂和垄断,节点验证新图灵不可能的证据应该基于加密抽签,该抽签将随机投票引入共识。

如果中签的熵基于节点的质押权益,则其目标可以是在长期内均衡所有节点上的证明机会。 作为验证节点,您的质押权益越高,您再次获得验证的可能性就越小。 这创造了一种激励,专注于先验本身。

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