自2023年开年以来，人工智能，特别是OpenAI的ChatGPT3风靡全球，各行业都有可能受到这项技术的深远影响。
同样，在加密货币和区块链领域中，人工智能和机器学习可能也会带来真正的范式转变，它们会使区块链变得更安全、更高效。在本文中，我们将共同探索这种范式转变，以及为什么机器学习应该成为每个区块链核心的原因。
区块链被归类于有用技术的原因，是因为每个钱包和每笔交易都会记录在公共分类账上，不管多小的一个操作，都会被记录在区块链上。这也是metamask等应用程序能够准确确定交易gas的方式。这同时也汇集起了一个信息的海洋，但这个资源，目前还未被开发。现在只有少数公司提供链分析，但其用例相对有限，用户也无法根据此类分析而采取实际行动。
Mirror推出外部NFT Drop链接嵌入功能:6月23日消息，去中心化内容发布平台Mirror宣布推出外部NFT Drop链接嵌入功能Collectable Embeds，允许创作者将来自ZORA、Manifold和OpenSea等NFT平台（以太坊上）的Drop链接嵌入到Mirror文章中，并让读者无需离开帖子即可内联（inline）收集。[2023/6/23 21:55:33]
人工智能和区块链
本文提出的主张是将人工智能或深度神经网络作为区块链的一个组成部分。简单地说，我们可以把它看成是一个包含区块链意识的智能实体。这种集成可以使链意识到自己，并具有一定代理和正确权限，这个有自我意识的系统能够以传统中心化网络无法做到的方式进行修复，并提高自身效率。
每周下载数百万次的npm包遭黑客攻击嵌入加密挖矿恶意软件:10月23日消息，美国网络安全和基础设施安全局周五警告说，一个广受欢迎的JavaScript 库（npm 包）遭到黑客攻击并被恶意代码修改，该代码在安装了受感染版本的系统上下载并安装了加密货币挖矿程序。该事件于10月22日星期五被发现。它影响了UAParser.js，这是一个用于读取存储在用户代理字符串中的信息的JavaScript 库。根据其官方网站，该库被Facebook、苹果、亚马逊、微软、Slack、IBM、HPE、戴尔、甲骨文、Mozilla、Shopify、Reddit和许多硅谷公司使用。根据其npm页面，该库每周的下载量也经常在600万到700万之间 。受损版本： 0.7.29、0.8.0、1.0.0。（the record）[2021/10/23 6:09:05]
以上的主张会带来非常多的优势，其中比较重要的领域有：
最高人民法院：运用区块链技术将裁判规则、交易规范等嵌入互联网平台:金色财经报道，最高人民法院印发《关于深化人民法院一站式多元解纷机制建设推动矛盾纠纷源头化解的实施意见》，其中指出运用区块链技术，将裁判规则、交易规范等嵌入互联网平台，实现风险预警和自动提示，督促诚信履约。[2021/9/29 17:14:15]
几乎无懈可击的安全性
在2022年我们看到的一众区块链领域的漏洞利用和黑客攻击都有一个共同点，就是一旦发现漏洞利用的入口点，链、验证者节点以及其他任何人都无法做出快速反应来进行恢复。甚至于出现了像NomadHack这样的群抢事件。
声音 | Factom CEO Paul Snow：商业参与者需要将身份嵌入区块链定义加密身份:据CoinTime现场报道，美西时间9月14日，在圣何塞举办的Blockworld 2018区块链开发者及技术峰会上，Factom CEO Paul Snow指出，区块链的参与者需要有效的解决方案，将身份管理嵌入到区块链代码的核心中，为人员、文档、资源和几乎其他任何东西定义加密身份，身份管理中，在区块链上记录了“时间”这一第四维度避免了冒充身份现象，区块链可以验证历史，击败女巫攻击(Sybil Attack)，建立一个信任系统。我们还可以在区块链上管理分层身份提高网络安全。[2018/9/15]
引入神经网络并确保区块链始终了解着所有交易，就会有希望将此类攻击变成过去式。下面是工作的实际示例，此例的前提是有人工干预。
人工智能会识别出空前数量的交易，并且这些交易是在一个新的和未使用过的钱包中进行处理时，那么这些交易将会被标记为异常。
这些交易会被发送到待审核池中，验证者节点会收到通知。
验证者节点将投票决定这些交易是否合法。?
上述内容也容易遭到51%攻击，因为它依然是借助多数人的决定来达成一致，但它使网络保持了去中心化。
第二种示例是选择赋予AI代理权。自此区块链的智能层就不是单纯的向验证者节点进行报告，而是会根据链的最佳利益行事。这样速度会更快，更安全，我们将不再讨论中心化-去中心化。这个具有意识的有机体，已经肩负起了维护自身和链规则的任务。当然，验证者节点也会一如既往的在去中心化计算和决策决定中发挥重要作用，只是将交易验证放到了神经网络上。
网络优化
区块链网络的性能会受到很多因素的影响，比如节点数量、网络中交易的分布、共识算法的效率等。这些因素可能会为网络带来某些瓶颈，进而减慢交易处理速度。
人工智能可用于分析区块链网络的性能并识别出这些瓶颈。
基于链上数据，神经网络可以提出优化网络的方法来减少处理交易所需的时间。
人工智能算法可以分析整个网络中交易的分布，并提出平衡负载的方法，从而减轻节点的负担。
AI可以用于在潜在问题发生前对其进行预测，从而使网络能够主动解决这些问题。这可以减少停机时间并提高交易的整体速度。?
更好的共识算法
共识算法对于任何一个区块链的安全和高效运行都至关重要，因为他们决定应如何验证交易并将其添加到区块链中。
人工智能将能够根据链的状态动态建议当前共识算法的新版本和改进版本。一旦分析了足够多的链上数据以做出决定，就可以根据网络拥塞情况添加或减少处理交易所需的验证次数。
预测性维护
在区块链网络中的各个部分都需要维护和监控，以确保其能顺利运行。而这种维护可能会非常耗时和耗资源，这就导致了其陷入停机状态或交易速度变慢。
人工智能可用于在问题发生之前对其进行预测，从而使网络能够主动解决这些问题。例如，我们的神经网络可以监控节点的性能并预测它们何时可能发生故障，从而使网络能够在故障发生之前采取行动。
这些预测也可以应用于共识层和交易层。
预测性维护，不仅能够减少停机时间和风险，还有助于提高网络的整体效率，降低维护维修相关成本，使网络的发展可持续。
总结
AI拥有的自主权越多，区块链的效率就越高。本文的主张，从某种角度来看，代表了从当前验证者控制的网络到新型自我意识、自我调节网络的真正范式转变。
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