Centralization enhances the efficiency of Artificial Intelligence (AI) but also introduces critical challenges, including single points of failure, inherent biases, data privacy risks, and scalability limitations. To address these issues, blockchain-based Decentralized Artificial Intelligence (DeAI) has emerged as a promising paradigm that leverages decentralization and transparency to improve the trustworthiness of AI systems. Despite rapid adoption in industry, the academic community lacks a systematic analysis of DeAI's technical foundations, opportunities, and challenges. This work presents the first Systematization of Knowledge (SoK) on DeAI, offering a formal definition, a taxonomy of existing solutions based on the AI lifecycle, and an in-depth investigation of the roles of blockchain in enabling secure and incentive-compatible collaboration. We further review security risks across the DeAI lifecycle and empirically evaluate representative mitigation techniques. Finally, we highlight open research challenges and future directions for advancing blockchain-based DeAI.


翻译:中心化提升了人工智能(AI)的效率,但也带来了关键挑战,包括单点故障、固有偏见、数据隐私风险及可扩展性限制。为解决这些问题,基于区块链的去中心化人工智能(DeAI)作为一种有前景的范式应运而生,其利用去中心化和透明性来增强AI系统的可信度。尽管在工业界迅速普及,学术界仍缺乏对DeAI技术基础、机遇与挑战的系统性分析。本文首次提出关于DeAI的知识系统化(SoK),提供了正式定义、基于AI生命周期的现有解决方案分类法,并深入探讨了区块链在实现安全且激励相容的协作中的作用。我们进一步审视了DeAI生命周期中的安全风险,并对代表性缓解技术进行了实证评估。最后,我们指出了推动基于区块链的DeAI发展的开放研究挑战与未来方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
【KDD2024】HiGPT:异构图语言模型
专知会员服务
19+阅读 · 2024年7月9日
【CVPR2024】SHiNe:用于开放词汇目标检测的语义层次枢纽
专知会员服务
14+阅读 · 2024年5月18日
【CVPR2023】NS3D:3D对象和关系的神经符号Grounding
专知会员服务
22+阅读 · 2023年3月26日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
专知会员服务
112+阅读 · 2019年11月25日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Shreya Gherani:BERT庖丁解牛(Neo Yan翻译)
CreateAMind
10+阅读 · 2019年8月10日
深度学习人脸识别系统DFace
深度学习
17+阅读 · 2018年2月14日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月30日
VIP会员
相关VIP内容
【KDD2024】HiGPT:异构图语言模型
专知会员服务
19+阅读 · 2024年7月9日
【CVPR2024】SHiNe:用于开放词汇目标检测的语义层次枢纽
专知会员服务
14+阅读 · 2024年5月18日
【CVPR2023】NS3D:3D对象和关系的神经符号Grounding
专知会员服务
22+阅读 · 2023年3月26日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
专知会员服务
112+阅读 · 2019年11月25日
相关资讯
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Shreya Gherani:BERT庖丁解牛(Neo Yan翻译)
CreateAMind
10+阅读 · 2019年8月10日
深度学习人脸识别系统DFace
深度学习
17+阅读 · 2018年2月14日
相关基金
国家自然科学基金
17+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员