区块按周刊报道,以下是 ARPA Network 创始人 Felix Xu 的客座文章和观点。
走进 Cloudflare 的任何一个全球办公室,您都会发现一些不寻常的装饰。在旧金山,它是落地熔岩灯,被称为“熵之墙”。在伦敦,它是“不可预测的钟摆”。这些不仅仅是漂亮的背景——它们是随机性工厂的原料,体现了正在进行的真正随机性的创意和工程竞赛。
随机性是现代互联网的无名英雄,是加密的基石,是公平游戏系统的支柱,并且越来越成为 AI 验证的关键组成部分。然而,随着我们朝着加密货币在全球经济中占据越来越大份额、AI 代.理获得更大自主.权(尤其是在金融运营方面)的未来加速前进,随机性的完整性不仅成为一个技术问题,而且是一个存在问题。
长期以来,计算机科学家一直在寻找一种理想化的随机性,它体现在理论上的“随机预言机”中,这是一个假设的黑匣子,为每个输入提供真正不可预测的输出。不幸的是,完美的随机性实际上是无法实现的。相反,数字系统依赖于伪随机函数,即旨在令人信服地模拟随机性的复杂算法。物理熵源,例如 Cloudflare 的“熵之墙”熔岩灯或伦敦不可预测的钟摆,是这些伪随机函数在现实世界中必不可少的种子,将自然现象的真正不可预测性引入密码学过程。
然而,这种物理熵和伪随机算法的混合并不是万无一失的。正如麻省理工学院计算机科学教授 Steve Ward 所指出的那样,了解算法及其初始种子可以预测所谓的随机结果,例如在线扑克中发的下一张牌。这些漏洞凸显了从数字游戏到金融安全等依赖技术的环境中,真正不可预测和可验证的随机性至关重要。
人工智能系统越来越依赖随机性来确保公平、公正和稳健的结果,在从医疗保健诊断到财务决策的各种应用中发挥着不可或缺的作用。随机性通过在训练过程中引入必要的可变性来帮助 AI 模型避免过度拟合,使预测和决策更具适应性并反映真实场景。然而,当随机性不可验证时,就无法确保 AI 生成的结果真正公正并抵抗隐藏的偏见。
以 AI 驱动的金融交易算法为例。这些系统利用随机性来探索各种投资场景并防止可预测的漏洞利用。然而,如果没有透明且可验证的随机性,金融机构和监管机构就无法确认模型的决策是否真正无偏见。随机性的完整性直接影响市场公平性,因为隐藏的偏见可能会不成比例地有利于某些资产或市场参与者。
同样,在语言模型、图像生成或个性化推荐等生成式 AI 应用程序中,随机性参数(称为“温度”)会深刻影响输出质量。低温会产生一致但可能重复的输出,而高温会带来更大的可变性,但存在不可预测和不可靠的响应风险。如果没有可验证的随机性,用户和利益相关者就无法确认模型声称的温度设置是否准确反映了实际作条件,从而为隐蔽的偏差和微妙的纵创造了机会。
此外,用于关键决策场景(例如自动驾驶或医疗诊断)的 AI 系统必须可靠地产生公正、公平的结果。可验证的随机性确保利益相关者可以独立验证这些系统的公平性,从而显著提高公众信任和监管合规性。
从本质上讲,可验证随机性解决了我们数字系统中的一个基本悖论:我们如何创造可信赖的不可预测性?可验证的随机数基于三大支柱:
公共可验证性将可验证随机性与传统随机数生成区分开来。它在真正随机性的必要混乱和信任所需的透明度之间架起了一座桥梁。这听起来可能很戏剧化,但如果没有这种信任,内部人士可能会纵 AI 算法和加密平台,使其对自己有利,从而使我们的文明陷入技术黑暗时代。
同样,在区块链系统中,随机性支撑着关键功能,包括验证者选择、交易排序和代币分配。当以太坊选择验证者进行区块生产时,或者当 NFT 平台确定稀有特征分布时,随机性决定了价值数十亿的结果。任何纵都可能允许恶意行为者获得不公平的优势,从而可能破坏整个行业。
“赌注”(没有双关语)在权益证明系统中特别高,其中验证者是按概率选择的。如果验证者选择变得可预测或可纵,攻击者可以通过抢先运行的区块来破坏网络。同样,在 DeFi 中,可预测的随机性使闪电贷攻击和市场纵成为可能,从而耗尽流动性池。
理想的解决方案是将真正的随机性与去中心化验证相结合——分布式网络生成集体随机性,其中没有单个实体控制结果,但每个人都可以验证其完整性。
随着我们赋予 AI 系统更大的自主.权和责任,可验证的随机性不仅成为一项技术挑战,而且成为可信系统的基本要求。开发 AI 代.理的组织必须在交付代码之前优先考虑可验证的随机性,否则将面临灾难性的风险。
技术行业正处于十字路口。我们可以在传统随机性和不透明决策过程的摇摇欲坠的基础上继续构建 AI 系统并将更多资金转移到加密系统,或者我们可以接受可验证的随机性,作为对透明度和信任的更广泛承诺的一部分。
没有可验证的随机性,我们就在数字流沙上构建我们的未来。有了它,我们就有了繁荣未来的条件——我们的技术超级大国与我们合作,而不是反对我们。
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