对抗性机器学习

加密货币与人工智能的交叉应用日益增多，但并非所有方向都同样可行。文章将区块链与AI的结合分为四大类：1. AI作为游戏玩家（如套利机器人、预测市场AI参与者），这是最成熟且低风险的领域；2. AI作为用户界面助手（如防诈骗工具），需警惕对抗性攻击；3. AI作为规则制定者（如链上仲裁），需依赖密码学解决模型透明性与安全性矛盾，但风险极高；4. AI作为构建目标（如去中心化AI训练），长期潜力大但技术挑战严峻。矩阵乘法优化和多方计算可能降低加密开销，而对抗性机器学习仍是核心难题。总体而言，微观机制中AI作为参与者的应用最易落地，而依赖”单例”AI的高价值场景需极度谨慎。