隐私计算平台 Oasis Network 形象焕新：为 Web3 和 AI 而生的智能隐私

作者：Oasis Network

我们正处于与生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLMs）的革命中，它们以惊人的速度改变着我们生活的方方面面。当下的需求是技术能够实现人工智能系统的去中心化、去信任和民主化的开发和部署。

自2018年Oasis主网成立以来，Oasis的愿景一直是构建一个隐私优先的区块链网络，以推动去中心化数据经济。Oasis从未偏离过我们对数据使用和派生数据产品（如AI模型）使用的坚定关注，这种使用方式融合并增强了Web3的透明、代理、去中心化治理的精神。

在 Oasis 社区的引领下，我们推出了 品牌焕新活动 ，并对为用户提供可编程隐私的人工智能 dApp 提供更多的支持。我们也很荣幸区块链顶级 AI 驱动协议之一 Ocrean Protocol选择了我们作为他们开发 Ocean Predictoor 的首选隐私基础设施，Ocean Predictoor是一个在Oasis Sapphire上原生开发的预测市场。Predictoor在2023年9月推出后，每月已经 达到接近10亿美元的交易量 。

在本文中，我们将带大家步入我们所憧憬的去中心化人工智能。

打造更加去中心化的数字未来

新的技术发展使成熟的区块链平台提供的去信任计算得以扩展到现实的基础设施、传统数据资产和AI领域。但在Web3的背景下，如果不能通过足够的去中心化来维护Web3的理念，这些进步将不会成功。

Oasis可以在去中心化环境中确保任意计算的可验证性和隐私性。从自主 AI 代理、拥有自己思想的 NFT 收藏品、去中心化的 AI 训练、预言机，到链抽象和深度防御，隐私驱动的 AI 拥有无尽的可能性。

在工程方面，Oasis 证在通过检验的 Oasis Sapphire 堆栈上通过添加额外功能来帮助人工智能 dApp 的团队为其用户添加隐私功能。

ROFL（运行时链下逻辑）：为AI而生的去中心化隐私建设

随着生成式人工智能和人工智能即服务变得无处不在，存在 特权升级和推理管道跨租户攻击 等利用风险。使用隐私计算技术保护这些人工智能管道对于模型训练至关重要，无论是使用开放数据源还是受许可的数据源，以及推理管道。使用可信执行环境（TEE）的隐私计算使训练和推理算法能够在加密内存中运行，并具有运行时完整性，使其功能不容易被任何其他外部云服务篡改。

运行时链下逻辑（ROFL）是一个框架，为类似 Oasis Sapphire 的运行时添加对链下组件的隐私计算支持，不仅实现了使用随机算法和访问网络资源等非确定性行为，还提供了人工智能管道所需的隐私性和运行时完整性。ROFL 可以让链下组件与链下领域无缝通信，实现了在不同区块链平台和离线计算堆栈之间的完全可组合性。这不仅能够追踪用于人工智能训练的数据来源，而且还能够追踪作为推理管道中使用的派生数据产品的人工智能模型的来源，同时为数据提供者、模型提供者乃至人工智能即服务提供者提供隐私性和完整性。

这些组件由相同的Oasis 可信执行环境（TEE）、共识层及其分散式验证器集合保护，这些组件可以透明地运行 ROFL ，而除了 Oasis 核心节点和运行时捆绑包（当前节点运行所需）以外，无需安装任何东西。ROFL 可以添加到任何隐私运行时中以扩展运行时的功能，无论是现有的还是新的运行时。

想要更加深入了解有关 Oasis 部署 ROFL 如何为人工智能开辟新的可能性，例如由人工智能驱动的分散式代理如何拥有私密的“思想”，请查阅 Oasis 总监 Jernej Kos 撰写的 博客 。

Oasis 与 AI 团队协作

Ocean Predictoor —— 交易预测 dApp

Ocean Predictoor是一个众包、链上dApp，用于制作和验证预测。个人可以提交预测并对其进行质押，当预测正确时会赚取资金，否则会损失资金。交易者可以在 Predictoor dApp 中购买聚合准确的预测，并将它们用于购买或出售某些资产或合约。

利用 Sapphire 网络的隐私性，Ocean 依赖 Oasis 技术来保障其由人工智能驱动的链上市场的执行。如果没有这种隐私性，通过 Ocean 预言机和人工智能产品收集和共享的信息将暴露给所有人。新的 Ocean Predictoor dApp 的成功使两个团队之间建立了牢固的合作关系。现在， 我们与Ocean更是进一步深化合作 ，以扩大成果。

目前，Ocean 与 SingularityNET 和 FetchAI 合作 成立了人工超级智能联盟 （ASI），以继续开展开源人工智能研究和开发。他们致力于构建一个去中心化的人工智能基础设施，作为对由大科技公司主导的集中式人工智能生态系统的可行替代方案。

deltaDAO —— AI 数据管理

认识到 Oasis 运行时的优势 —— 分离的共识和计算层可以复制具有共享状态的隐私计算环境 —— deltaDAO 推出了其 Pontus-X 生态系统，改变了传统企业实现人工智能和数据产品代币化的方式，并帮助它们从 Web2 过渡到 Web3，在那里它们可以充分利用数字商品，同时保留对其数据的控制权。

Pontus-X 的推出改善了不同行业分享和代币化其数据资产的方式。它打破了 Web2 世界中存在的数据孤岛，释放了人工智能和数据的力量。Pontus-X 旨在简化公司代币化其数据的方式，同时保留完全的控制和隐私，利用我们网络的独特能力。通过端到端的数据交换和服务收益，deltaDAO正在构建一个数据生态系统，以确保企业和用户在训练和使用人工智能时的监管清晰度，并提供可信解决方案。

为何隐私对于 AI 至关重要

人工智能需要数据来源进行训练，虽然一些数据是公开可用且可供使用的，但其中大部分是数据提供者或个人的知识产权。对这些数据的使用可能需要特定的权限或涉及补偿。此外，其中涉及大量的计算，而区块链技术本身无法提供这种计算能力。Oasis通过其隐私特性和框架，独特地满足了这些需求。

Oasis团队正在开发一种新的产品，借鉴了共识层和Sapphire ParaTime的先前成功经验，并将它们与可验证的链下计算相结合，后者使用了当今Oasis网络的相同基础密码学。可验证的链下功能将解决人工智能中计算密集型工作负载的需求，以及在使用专有数据进行人工智能训练时所需的数据保密性和运行时完整性。我们相信，这是去中心化人工智能的基石。

运行时的未来

可信执行环境（TEE）运行时扩展可以在链下隐私环境中执行复杂计算，同时允许在链上验证执行完整性。这为具有可验证性和隐私性的真正去中心化人工智能模型开辟了道路。例如，为面部识别训练的人工智能模型可以安全地处理敏感数据，而 Sapphire 智能隐私功能确保数据贡献者得到数据的补偿，并确保人工智能模型没有偏见。此外，这也可以让验证符合数据保护法，这在医疗等行业尤为重要，其中需要保护患者信息的隐私和安全。Oasis去中心化的隐私计算平台确保人工智能模型安全运行，以防止未经授权的访问获取敏感信息。

对数据管理的支持

Oasis 的去中心化密钥管理系统确保了受控的和可审计的数据访问。这一特性实现了跨行业的安全数据协作，包括金融领域，可以分析加密数据以提取有价值的见解，而不会暴露底层信息。安全环境和去中心化的密钥管理允许对所提供数据的来源和完整性进行加密验证，以打击深度伪造和未经授权的内容复制。

这只是 Oasis 于人工智能跑道的开始，将来我们拥有无限的可能。如果您希望在 Oasis 上构建，并了解去中心化人工智能和智能隐私如何发挥其最大潜力，并及时了解相关的黑客松活动，可以访问我们的 官网 。

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