人工智能和區(qū)塊鏈已成為近年來最具突破性的兩項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新。

人工智能（AI）：使機(jī)器和計(jì)算機(jī)能夠模擬人類的思維和決策過程。

區(qū)塊鏈：一種分布式且不可變的分類賬，以去中心化和可信的方式安全地存儲數(shù)據(jù)和信息。

最近，科學(xué)家們深入探索這些技術(shù)在各個領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。在本文中，我們將簡要概述區(qū)塊鏈如何與人工智能集成，這一概念可能被稱為“去中心化人工智能”。讓我們深入了解一下。

去中心化人工智能：人工智能區(qū)塊鏈簡介

在過去十年左右的時間里，區(qū)塊鏈一直是最受炒作的創(chuàng)新之一，當(dāng)它在其他領(lǐng)域得到應(yīng)用時，它開始獲得動力。自 2008 年誕生以來，它作為一種顛覆性技術(shù)不斷涌現(xiàn)，有可能徹底改變我們存儲或交換數(shù)據(jù)或信息的方式，并徹底改變我們追蹤和跟蹤交易或自動化交易的方式。

區(qū)塊鏈最受關(guān)注的一點(diǎn)是，每筆區(qū)塊鏈交易都以加密方式簽名，并且持有所有交易的鏈?zhǔn)絽^(qū)塊的整個分類賬副本的挖掘節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證每筆此類交易，從而創(chuàng)建同步、安全、以及無法更改的共享時間戳記錄。因此，區(qū)塊鏈可以成為消除中央機(jī)構(gòu)驗(yàn)證和管理網(wǎng)絡(luò)上用戶之間的交易和交互的要求的有效選擇。

一直以來，由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、智能手機(jī)、社交媒體和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序等技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)行業(yè)一直在生產(chǎn)和產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些技術(shù)創(chuàng)新為人工智能的興起做出了重大貢獻(xiàn)，因?yàn)闉榱擞行Ш透咝У貓?zhí)行，人工智能系統(tǒng)通常通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐利用大量數(shù)據(jù)來執(zhí)行不同的分析。

即使在今天，人工智能模型的大部分機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)都依賴于集中式模型，該模型訓(xùn)練一組服務(wù)器，這些服務(wù)器根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)運(yùn)行或訓(xùn)練特定模型，然后使用驗(yàn)證或訓(xùn)練數(shù)據(jù)集驗(yàn)證學(xué)習(xí)結(jié)果。有效訓(xùn)練人工智能模型的高要求是主要技術(shù)組織和開發(fā)團(tuán)隊(duì)經(jīng)常存儲大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型以獲得最佳結(jié)果和性能的原因。

如今大多數(shù)人工智能模型和實(shí)踐都是中心化的，盡管中心化給人工智能行業(yè)帶來了很多成功，但人工智能模型的中心化數(shù)據(jù)存儲存在一個重大缺陷。當(dāng)整個數(shù)據(jù)以集中方式存儲時，數(shù)據(jù)篡改或數(shù)據(jù)損壞的可能性會增加，因?yàn)榧惺綌?shù)據(jù)存儲始終會受到惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)安全攻擊。此外，在處理大量數(shù)據(jù)時，驗(yàn)證數(shù)據(jù)源的真實(shí)性和出處是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，這可能會導(dǎo)致模型的錯誤訓(xùn)練，從而進(jìn)一步導(dǎo)致不需要的、不準(zhǔn)確的甚至危險的結(jié)果結(jié)果。

人工智能模型的數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)是人工智能中使用區(qū)塊鏈和去中心化人工智能發(fā)展背后的主要原因。去中心化人工智能的主要目標(biāo)是使用數(shù)字簽名、安全且可信的共享數(shù)據(jù)來啟用流程并執(zhí)行決策或分析，這些數(shù)據(jù)以去中心化或分布式的方式在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上存儲和交易，而無需使用外部第三方資源。

人工智能模型以經(jīng)常處理大量數(shù)據(jù)而聞名，科學(xué)家們已經(jīng)預(yù)測區(qū)塊鏈將成為數(shù)據(jù)存儲的未來。此外，區(qū)塊鏈具有智能合約，允許用戶對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編程，以管理參與生成或訪問數(shù)據(jù)或決策的參與者之間的交易。基于區(qū)塊鏈智能合約的自主應(yīng)用程序和機(jī)器可以隨著時間的推移學(xué)習(xí)和適應(yīng)變化，并且它們還可以做出準(zhǔn)確且可信的決策，結(jié)果由區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的挖掘節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證和驗(yàn)證。

區(qū)塊鏈如何改變?nèi)斯ぶ悄埽?/strong>

通過結(jié)合人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)體系，可以有效解決人工智能和區(qū)塊鏈行業(yè)的一些缺陷。區(qū)塊鏈充當(dāng)分布式賬本，以由網(wǎng)絡(luò)挖掘節(jié)點(diǎn)同意和驗(yàn)證的加密簽名方法存儲和傳輸數(shù)據(jù)。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)存儲的數(shù)據(jù)具有高彈性和完整性，幾乎不可能篡改數(shù)據(jù)，這也是機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用區(qū)塊鏈智能合約做出決策時的結(jié)果無可爭議且可信的主要原因。將區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)與人工智能技術(shù)結(jié)合使用，有助于為高度敏感的數(shù)據(jù)創(chuàng)建去中心化、不可變和安全的系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)可以由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序收集、處理和使用。

接下來，下面列出了集成人工智能和區(qū)塊鏈的一些顯著好處。

增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性

區(qū)塊鏈如此受歡迎的一個主要原因是它提供了一種高度安全的方法來在網(wǎng)絡(luò)上存儲信息。區(qū)塊鏈提供了一種在磁盤上存儲敏感和關(guān)鍵信息的替代方案，即存儲只能使用私鑰訪問的數(shù)字簽名數(shù)據(jù)。因此，使用區(qū)塊鏈來存儲人工智能算法的數(shù)據(jù)可以讓人工智能模型能夠處理敏感數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生更準(zhǔn)確和可信的信息。

集體決策

在技??術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中，所涉及的應(yīng)用程序或工具必須相互協(xié)調(diào)工作，才能以最大效率實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。區(qū)塊鏈系統(tǒng)為決策算法提供去中心化和分布式解決方案，可以取代中央機(jī)構(gòu)的要求。消除中央權(quán)威將允許機(jī)器人在內(nèi)部討論問題，對任何問題進(jìn)行投票，并以多數(shù)票解決問題，直到達(dá)成一致結(jié)論。

增強(qiáng)對機(jī)器人決策的信任

區(qū)塊鏈以高度安全的方式存儲數(shù)據(jù)，無法更改，從而確保了整個訓(xùn)練過程的數(shù)據(jù)質(zhì)量。因此，該模型將使用高度準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，最終有助于提高模式的準(zhǔn)確性。

更高效率

經(jīng)常涉及多個用戶（例如多個股東或利益相關(guān)者、政府組織和商業(yè)公司）的業(yè)務(wù)流程通常效率低下的主要原因之一是商業(yè)交易的大量授權(quán)。使用區(qū)塊鏈和智能合約將使 DAO 或去中心化自治代理能夠自動、高效、快速地驗(yàn)證不同利益相關(guān)者之間的數(shù)據(jù)或資產(chǎn)轉(zhuǎn)移。

人工智能中區(qū)塊鏈的分類

在本節(jié)中，我們將討論下圖中提到的人工智能應(yīng)用程序中區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用中使用的一些關(guān)鍵概念。

去中心化人工智能應(yīng)用

當(dāng)前的人工智能應(yīng)用程序通常以自主方式運(yùn)行，使用不同的規(guī)劃、搜索、優(yōu)化、學(xué)習(xí)、知識恢復(fù)和管理策略來執(zhí)行明智的決策。然而，由于多種原因，去中心化人工智能應(yīng)用程序是一項(xiàng)艱巨且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

自主計(jì)算

人工智能應(yīng)用的主要目標(biāo)之一是實(shí)現(xiàn)部分或完全自主操作，其中眾多智能代理或小型計(jì)算機(jī)程序?qū)⒏兄头治銎浔镜丨h(huán)境，保留其內(nèi)部狀態(tài)，并相應(yīng)地執(zhí)行指定的操作。

優(yōu)化

人工智能應(yīng)用程序的主要特征之一是它們有可能通過在所有可能的解決方案中過濾一組理想的解決方案來做出最有效和高效的決策，而這可能是由于人工智能算法和模型的優(yōu)化而實(shí)現(xiàn)的。優(yōu)化技術(shù)旨在根據(jù)系統(tǒng)級別和應(yīng)用程序級別目標(biāo)，通過在受約束或不受約束的環(huán)境中運(yùn)行來找到問題的最佳解決方案。分散優(yōu)化將帶來更好的效率和性能提升。

規(guī)劃

人工智能應(yīng)用程序在與其他應(yīng)用程序和系統(tǒng)協(xié)作時利用規(guī)劃策略來解決新的或具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中的復(fù)雜問題。規(guī)劃策略在維持人工智能模型的彈性和效率方面發(fā)揮著重要作用。使用區(qū)塊鏈來規(guī)劃策略可以設(shè)計(jì)出用于關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)和戰(zhàn)略應(yīng)用程序的更不可變和關(guān)鍵的策略。

知識發(fā)現(xiàn)和知識管理

人工智能應(yīng)用程序以處理大量數(shù)據(jù)而聞名，并且依賴集中式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。通過使用去中心化，知識發(fā)現(xiàn)和知識管理流程將能夠提供考慮所有相關(guān)利益相關(guān)者需求的個性化知識模式。

學(xué)習(xí)

人工智能應(yīng)用程序的核心是支持知識發(fā)現(xiàn)和自動化流程的學(xué)習(xí)算法。有不同種類的學(xué)習(xí)算法，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、集成、深度學(xué)習(xí)模型等等，可以解決不同的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。使用去中心化學(xué)習(xí)模型可以產(chǎn)生高度自主的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，支持人工智能系統(tǒng)中不同垂直領(lǐng)域的本地智能。

去中心化人工智能運(yùn)營

人工智能模型和算法通常會根據(jù)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、測試和驗(yàn)證，以做出更好、更通用的決策。然而，使用數(shù)據(jù)中心、云和集群等集中式數(shù)據(jù)存儲解決方案是開發(fā)保護(hù)用戶隱私的高度安全的人工智能應(yīng)用程序的主要障礙。以下是一些可以被眾多人工智能應(yīng)用程序采用的頂級區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)。

去中心化存儲

集中式數(shù)據(jù)存儲解決方案在安全和隱私方面非常容易受到影響，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)存儲解決方案涉及用戶的個人和敏感數(shù)據(jù)及其位置、健康記錄、活動和財(cái)務(wù)信息。區(qū)塊鏈在參與的應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)中提供去中心化和加密安全的存儲解決方案。去中心化數(shù)據(jù)存儲解決方案使用節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點(diǎn)都保存以客戶端為中心的數(shù)據(jù)庫加密副本，以確保客戶端的數(shù)據(jù)可用性。客戶可以根據(jù)自己的需要和要求自由使用和挖掘他們的數(shù)據(jù)。

去中心化數(shù)據(jù)存儲解決方案中最常用的兩種存儲技術(shù)是分片和集群。分片是創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫邏輯分區(qū)（稱為“分片”）的過程，其中每個分區(qū)都分配有一個可用于訪問該分區(qū)的唯一鍵。另一方面，Swarming是一種利用“Swarms”實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中多個節(jié)點(diǎn)并行數(shù)據(jù)訪問的方法，以減少AI應(yīng)用程序的延遲，從而獲得更高效、更流暢的性能。分片被分組在一起，從而形成一個收集的存儲，該存儲在網(wǎng)絡(luò)中由一組以集群形式的節(jié)點(diǎn)支持。

由于去中心化存儲解決方案提供了多方地理分布，因此使用去中心化存儲解決方案可以提高存儲的可靠性和可擴(kuò)展性。一些新興的去中心化存儲解決方案包括 Storj、Swarm、Sia、FileCoin、IPFS 等。

數(shù)據(jù)管理

開發(fā)人工智能應(yīng)用程序的主要要求之一是以一種可以從可靠且可信的數(shù)據(jù)源收集高度準(zhǔn)確、相關(guān)且完整的數(shù)據(jù)集的方式管理數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)上，人工智能應(yīng)用程序和算法運(yùn)行集中式數(shù)據(jù)管理方法，例如數(shù)據(jù)分段、數(shù)據(jù)過濾和內(nèi)容感知數(shù)據(jù)存儲，這些方法在網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行。與區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)提供的去中心化數(shù)據(jù)存儲相比，中心化數(shù)據(jù)管理的表現(xiàn)較差，因?yàn)榧词怪粚?shù)據(jù)進(jìn)行微小更改，數(shù)據(jù)重復(fù)率也會很高，而且重復(fù)傳輸相似數(shù)據(jù)集的需求也會很高。

另一方面，考慮到數(shù)據(jù)的空間和時間屬性，分散式數(shù)據(jù)管理方法被設(shè)計(jì)為部署在網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)級別。此外，為了維護(hù)數(shù)據(jù)的來源和安全性，去中心化管理方案可以將元數(shù)據(jù)放在區(qū)塊鏈上。

人工智能應(yīng)用的區(qū)塊鏈類型

區(qū)塊鏈技術(shù)可以分為兩類：許可型，只有授權(quán)用戶才能訪問基于云、聯(lián)盟或私人設(shè)置中的區(qū)塊鏈應(yīng)用程序；以及無許可型，任何人都可以使用互聯(lián)網(wǎng)公開訪問系統(tǒng)。

公共區(qū)塊鏈

公共區(qū)塊鏈屬于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的無許可類別，用戶可以自由地在其系統(tǒng)上下載區(qū)塊鏈代碼、修改代碼并根據(jù)自己的需要和要求使用代碼。此外，公共區(qū)塊鏈通常是開源的讀寫操作，并且易于訪問。由于公共區(qū)塊鏈可供所有人訪問，因此這些系統(tǒng)使用復(fù)雜的協(xié)議來確保安全，并且網(wǎng)絡(luò)上用戶的身份和交易隱私信息是使用網(wǎng)絡(luò)上的假名和匿名數(shù)據(jù)進(jìn)行管理的。對于數(shù)據(jù)和資產(chǎn)轉(zhuǎn)移，每個公共區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)都使用原生代幣，也稱為價值指針或加密貨幣。

私有區(qū)塊鏈

與公共區(qū)塊鏈不同，私有區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)是由單個組織管理的許可系統(tǒng)，它們被設(shè)計(jì)為無許可系統(tǒng)，其中用戶或參與者在網(wǎng)絡(luò)中始終是已知的，并且他們具有對網(wǎng)絡(luò)上的讀寫操作的預(yù)先批準(zhǔn)。網(wǎng)絡(luò)。私有區(qū)塊鏈通常提供更高的效率，因?yàn)樵L問者的身份是已知的，并且他們是網(wǎng)絡(luò)的預(yù)先批準(zhǔn)的參與者，從而無需復(fù)雜的算法和數(shù)學(xué)運(yùn)算來驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)上的任何交易。此外，私有區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)可以在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳輸任何類型的資產(chǎn)、價值或本地?cái)?shù)據(jù)。

就像在公共區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中一樣，私有區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中交易和資產(chǎn)轉(zhuǎn)移的批準(zhǔn)是通過多方共識算法或投票來完成的，不僅可以實(shí)現(xiàn)更快的交易，而且消耗的能量也較低。令人驚訝的是，私有區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上的平均交易批準(zhǔn)時間不到一秒。

聯(lián)盟區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)

聯(lián)盟區(qū)塊鏈，也稱為聯(lián)邦區(qū)塊鏈，由一組組織運(yùn)營，這些組織通常是根據(jù)這些組織共享的共同利益而形成的。聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)通常由政府組織和機(jī)構(gòu)、銀行以及一些私營區(qū)塊鏈公司提供。

就像私有區(qū)塊鏈一樣，聯(lián)盟區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)作為許可系統(tǒng)運(yùn)行，盡管網(wǎng)絡(luò)上的少數(shù)用戶擁有網(wǎng)絡(luò)的讀寫權(quán)限。一般來說，聯(lián)盟區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上的所有用戶都具有讀取權(quán)限，但只有少數(shù)人可以在網(wǎng)絡(luò)上寫入數(shù)據(jù)。

人工智能應(yīng)用的去中心化基礎(chǔ)設(shè)施

區(qū)塊鏈架構(gòu)傳統(tǒng)上由開發(fā)人員設(shè)計(jì)為線性基礎(chǔ)設(shè)施，使用散列策略和鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的組合。然而，最近，開發(fā)人員一直在研究使用排隊(duì)信息和圖論來處理大數(shù)據(jù)的非線性基礎(chǔ)設(shè)施，并滿足基于人工智能的實(shí)時應(yīng)用程序的要求。

支持區(qū)塊鏈的人工智能應(yīng)用

利用人工智能進(jìn)行去中心化數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)管理

將區(qū)塊鏈與人工智能結(jié)合使用，使開發(fā)人員能夠致力于開發(fā)支持不同技術(shù)創(chuàng)新交互的穩(wěn)定系統(tǒng)，從而提供安全可靠的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)存儲的平臺。下圖展示了醫(yī)療行業(yè)區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)的組合功能，包括分析、診斷、醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)和報告驗(yàn)證以及關(guān)鍵決策等不同階段。

近年來，處理大量數(shù)據(jù)、成倍提高算法和模型的計(jì)算能力以及用戶對互聯(lián)系統(tǒng)和應(yīng)用程序的接受度不斷提高，一直是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的首要任務(wù)。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算能力來進(jìn)行訓(xùn)練，因此創(chuàng)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心來獲取大型數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。在審計(jì)過程中，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)可用于存儲數(shù)據(jù)和查詢信息，同時實(shí)現(xiàn)更高級別的安全性和隱私性。此外，人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的整合將提供一個強(qiáng)大的、不可變的、穩(wěn)健的、去中心化的共識機(jī)制。

人工智能的去中心化基礎(chǔ)設(shè)施

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的引入為傳統(tǒng)分布式架構(gòu)增添了三個新特征：數(shù)據(jù)和資產(chǎn)的去中心化和共享控制、原生資產(chǎn)交換以及不可變的審計(jì)跟蹤。當(dāng)區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施與人工智能技術(shù)相結(jié)合時，基礎(chǔ)設(shè)施為用戶提供了新的數(shù)據(jù)模型，并提供了對人工智能模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的共享控制，同時增加了數(shù)據(jù)的可信度。為了產(chǎn)生更好、更高效的數(shù)據(jù)模型，人工智能模型需要訪問區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)提供的大量數(shù)據(jù)。

像IPFS和以太坊這樣的去中心化網(wǎng)絡(luò)可以分別處理數(shù)據(jù)存儲和巨大的計(jì)算資源，因此提供具有高度隱私性的防篡改記錄。像ChainIntel這樣的開源去中心化人工智能平臺旨在擺脫大公司對人工智能服務(wù)的壟斷。

去中心化人工智能應(yīng)用

集體決策和分散情報可以有許多應(yīng)用。例如，下圖展示了將區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)相結(jié)合以提高農(nóng)田產(chǎn)量的特點(diǎn)和優(yōu)勢。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以監(jiān)測土壤的養(yǎng)分水平，并捕獲有助于監(jiān)測農(nóng)作物隨時間生長的圖像。人工智能可以利用從物聯(lián)網(wǎng)傳感器接收到的數(shù)據(jù)來提供預(yù)測分析，使農(nóng)民能夠監(jiān)控不同的條件。區(qū)塊鏈的使用確保網(wǎng)絡(luò)上的每個用戶都可以訪問交易，這有助于減少物流時間。

上圖展示了基于區(qū)塊鏈的系統(tǒng)，用于海底無人自動化智能勘探。

上圖展示了區(qū)塊鏈和人工智能在金融和銀行領(lǐng)域的應(yīng)用，以及區(qū)塊鏈和人工智能如何提高金融系統(tǒng)的效率、安全性和保障。

結(jié)論

在這篇文章中，我們討論了區(qū)塊鏈在人工智能中的應(yīng)用和用例。本文概述了去中心化存儲，以及區(qū)塊鏈如何成為解決人工智能若干問題的關(guān)鍵。接下來，我們還討論了人工智能中區(qū)塊鏈的分類以及相關(guān)技術(shù)，以及區(qū)塊鏈類型和基礎(chǔ)設(shè)施、去中心化人工智能操作和協(xié)議方面的區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)的比較。最后，我們討論區(qū)塊鏈在人工智能中的各種應(yīng)用。

總而言之，可以肯定地說，在人工智能中實(shí)施區(qū)塊鏈有潛力解決人工智能行業(yè)中與用戶隱私、安全預(yù)言機(jī)、智能合約安全、共識協(xié)議、標(biāo)準(zhǔn)化和治理相關(guān)的現(xiàn)有問題。