为什么 AI 需要永存的数据？而 Autonomys Network 可以让数据永不失效？

为什么 AI 需要永存的数据？为什么 Autonomys Network 可以让数据永不失效？

在当今快速发展的 AI 世界中，有一个极具风险但一直被忽视的问题：

当数据消失时会发生什么？

2021 年，《Nature Machine Intelligence》的一项研究发现，在已审查的进行新冠检测的 AI 模型中，没有一个模型有充足的文档或可访问数据来进行独立复现。这并非异常现象，而是因为 AI 存在“数据可能丢失”的结构性问题

虽然 AI 正逐渐对医疗保健、金融、法律、物流等关键行业带来改变，但它仍然建立在脆弱的基础设施之上。我们所开发的模型正在用明天就可能消失的信息进行学习。而当这些信息消失时，我们理解、审计或纠正 AI 输出的能力也将随之消失。

人工智能的“记忆”问题关乎到每个人

从美国国家航空航天局（NASA）丢失阿波罗 11 号的原始高清磁带，到纽约市的人工智能聊天机器人因训练数据中毒而建议企业忽视法律合规性，这些例子清楚地描绘了一幅画面：

当数据丢失时，人工智能就变得不可信了。

如此，研究结果没有了可重复性，合规性会被忽视。最糟糕的是，你无法进行问责。

想象一下：

• 金融模型拒绝了你的抵押贷款，但历史数据却消失了；
• 医疗 AI 误诊了病人，但没人能追踪其用于训练的数据来源；
• 一个自主代理做出了灾难性的决定，但工程师却无法重建其学习过程。

这些都不是科幻小说中的问题，它们已经在发生。

我们需要无法删除的数据

这就是 Autonomys Network 存在的原因，Autonomys 的核心是建立基础设施以确保一件事：

AI 可以“以正确的方式存储”数据。

传统的存储，包括云服务器、数据库、数据中心，都可能被覆盖或关闭。但有了基于区块链的永久数据存储，信息就变得不可更改、可验证并且透明。

Autonomys 的去中心化存储网络（DSN）和模块化执行环境（Auto EVM）构成了新的 AI 堆栈的基础，在这个基础上，数据来源是可证明的：

• 数据来源可证明；
• 训练数据可随时复制；
• 任何中心化实体都无法删除或操纵历史数据。

这不仅仅是技术上的转变，这是对“如何信任 AI”含义的基础性重新设计。

将愿景转化为行动

虽然永久数据的概念听起来很抽象，但 Autonomys 已经在开发过程中考虑到了实际的使用案例以及和我们想法一样的合作伙伴。

集成 The Graph 可以让开发人员通过 subgraph 对历史和实时区块链数据进行索引和查询，从而提高 AI 能代理和 DApp 的响应速度。

与 Vana 的合作伙伴关系引入了用户自有数据，使社区和 DataDAO 能够以去中心化和保护隐私的方式发开 AI 模型。

与 DPSN、AWE 等公司的合作则表明，对 Autonomys 的防篡改链上存储基础设施的需求正在不断扩大。

这些合作关系都指向了同一个原则：可信的智能需要可信的数据存储。

主网第二阶段：透明化智能的里程碑

随着 Autonomys 即将推出主网第二届点，目前我们正在完成剩下的关键任务：

• 与 SR 实验室合作进行持续的安全审计
• 代币上线交易所的准备和协调一致的市场战略
• 推出新的捐赠计划和重新设计的 Subspace 基金会网站

所有这些都是为了一个目标：从第一天起就推出一个可审计、透明和永久的 AI 基础设施层。

永存的数据不是奢侈品，而是必需品

当中心化 AI 系统变得越来越强大却又越来越不透明时，Autonomys 提供了另一种选择：

未来，AI 将用无法删除的数据进行训练；未来，模型行为可以被追溯和解释；未来，透明度将内置于协议中，而非政策承诺。

正如我们的首席执行官 Todd Ruoff 所说：

“我们面临着一个选择：继续在无法保证长期存在的数据沙地上构建 AI，还是建立一个经得起时间考验的基础设施。对于我们这些了解利害关系的人来说，选择很容易。”

结论： 可信赖的 AI 时代从永存的数据开始

Autonomys 不仅仅是在开发另一个区块链。它正在为 AI 系统构建基石，而 AI 系统绝不能丢失数据，因为代价太高了。

永存数据是自主系统时代可重现性、可解释性和实行问责制的先决条件。

永存数据需要基础设施来保存，不是几周或几年，而是几代人。

Autonomys Network 就是这样的基础设施，而值得信赖的 AI 未来从这里开始。