区块链助力AI:从治理到用户界面设计
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发布时间: 2025-08-30 00:05:23 阅读量: 10 订阅数: 15 AIGC 

# 区块链助力AI:从治理到用户界面设计
## 1. 区块链对AI的治理控制
### 1.1 可查看来源的真实性展示
区块链能够提供系统中所有重要事件的可追溯性。在使用具有分布式市场底层组件的品牌AI时,展示可查看来源的真实性这一控制尤为重要。以下是消费者触点的相关信息:
| 功能 | 参与者 | 资产 | 示例交易 | 区块链控制 | 消费者触点 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 托管和/或存储 | 不同;使用各种设备或脚本的个人或代理;AI可能嵌入产品中 | B2B或B2C消费者、AI代理、项目利益相关者 | 评论和评级、帮助咨询、报告、投诉 | 1. 工作流和身份;2. 防篡改验证;3. 治理、指示和抑制;4. 查看来源 | 使用前检查嵌入式AI是否安全,对最终产品中的不当行为进行投诉 |
### 1.2 决定是否信任AI
在规划AI消费者决定是否信任AI的方式时,可以类比访问使用https的安全网站时浏览器上的锁图标。不同消费者需要不同程度的证明,以下是不同类型AI消费者所需的信任类型及示例证明:
| AI消费者类型 | 所需信任类型 | 示例证明 |
| --- | --- | --- |
| 终端用户 | 通过关联组织进行的整体保证,该组织汇总了参与AI创建、组装、训练和部署的所有信任组织 | 检查证明标志是否完好,表明贡献者得到信任组织的认可 |
| 经纪人或市场 | 所有成员组织及其依赖组织的信任标志 | 检查证明标志是否完好,AI在特定条件和情况下是否工作,组件是否相互兼容 |
| 架构师 | 为AI架构选择的所有品牌的信任 | 确保提供组件的品牌资料符合公司政策 |
| 开发者 | 算法库和开发环境的信任,数据科学家的信任标志,以及架构的信任 | 确保所有供应商符合政策,任何漏洞或问题都能浮出水面,出现问题时能获得支持 |
| 数据科学家 | 数据库和数据测试的信任 | 检查数据是否符合准备就绪的政策,是否已消除偏差 |
| 首席技术官 | 对AI输出的信任,对来源的信任,对AI持续控制的信任 | 检查是否进行了充分的测试,以确保模型在学习和演变过程中符合其意图 |
| IoT设备 | 对安全性和兼容性的信任 | 检查兼容性和召回情况 |
| 智能代理 | 对其他智能代理以及智能代理和数据市场的信任 | 在接受其他代理的输入进行递归学习之前,检查其声誉和可信度 |
### 1.3 区块链控制总结
区块链有助于将AI置于人类控制之下。尽管由于AI的广泛性,应用区块链控制一开始可能让人不知所措,但确保系统的基础锁定在单一事实来源可能是解决未来问题的关键。在规划自己的用例和事实流系统时,可参考以下四个控制来系统地思考区块链如何影响AI生命周期的各个部分:
1. 预先建立身份和工作流
2. 分发防篡改验证
3. 治理、指示和抑制智能代理
4. 通过用户可查看的来源展示真实性
## 2. AI用户界面设计
### 2.1 用户界面的重要性
在创建结合区块链控制的区块链绑定AI(BTA)之前,需要考虑BTA的用户界面(UI)对系统采用的影响。一个好的UI能让用户在深入了解功能之前就感到满意,而难用或脱节的界面会给用户留下糟糕的第一印象。例如,Hyperledger Fabric的示例代码生成的应用UI非常基础,大多数用户会拒绝这种界面,也无法在企业中部署。
### 2.2 设计思维
#### 2.2.1 确定用户
在规划BTA的UI之前,需要先确定谁会使用它。BTA项目的主要用户是希望在基于区块链的系统中编写、训练、测试和/或部署AI模型的组织,他们关心AI模型的训练者、审查者、数据集等信息。每个用户会使用两种界面,即训练AI模型的界面(如基于Oracle Cloud的Jupyter Notebook)和上传或审查AI模型的BTA应用界面。
#### 2.2.2 需求收集
在开始设计UI之前,需要进行需求收集。设计思维是一种通过一系列技术从用户群体中获取每个用户对系统的需求、他们使用的设备以及他们希望系统的外观和感觉的过程,从而得到详细的需求。可以通过以下方式进行:
- 举办设计思维研讨会。
- 鼓励项目发起人在编码开始前与团队分享设计模型、流程流程图、用例图和流程图,并获取反馈。可以通过录制视频并放入共享文件夹的方式让团队成员在不同时间响应。
设计思维的好处是使用新系统的人会因为参与设计而更有认同感。完成对设计思维研讨会信息的分析后,就可以准备编码了。
#### 2.2.3 企业设计思维
企业需求通常不明显,产品经理需要超越对解决业务问题的实际需求的常规理解。企业设计思维包括观察、反思和团队协作,整个团队都要与客户接触。通过多次询问“为什么”来找到问题的解决方案,并且工作完成后要与最终用户进行审查和调整。还可以使用领域专家作为赞助用
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