為什麼 AI 需要永存的數據？而 Autonomys Network 可以讓數據永不失效？

為什麼 AI 需要永存的數據？為什麼 Autonomys Network 可以讓數據永不失效？

在當今快速發展的 AI 世界中，有一個極具風險但一直被忽視的問題：

當數據消失時會發生什麼？

2021 年，《Nature Machine Intelligence》的一項研究發現，在已審查的進行新冠檢測的 AI 模型中，沒有一個模型有充足的文檔或可訪問數據來進行獨立復現。這並非異常現象，而是因為 AI 存在"數據可能丟失"的結構性問題。

雖然 AI 正逐漸對醫療保健、金融、法律、物流等關鍵行業帶來改變，但它仍然建立在脆弱的基礎設施之上。我們所開發的模型正在用明天就可能消失的信息進行學習。而當這些信息消失時，我們理解、審計或糾正 AI 輸出的能力也將隨之消失。

人工智能的"記憶"問題關乎到每個人

從美國國家航空航天局（NASA）丟失阿波羅 11 號的原始高清磁帶，到紐約市的人工智能聊天機器人因訓練數據中毒而建議企業忽視法律合規性，這些例子清楚地描繪了一幅畫面：

當數據丟失時，人工智能就變得不可信了。

如此，研究結果沒有了可重複性，合規性會被忽視。最糟糕的是，你無法進行問責。

想像一下：

• 金融模型拒絕了你的抵押貸款，但歷史數據卻消失了；
• 醫療 AI 誤診了病人，但沒人能追蹤其用於訓練的數據來源；
• 一個自主代理做出了災難性的決定，但工程師卻無法重建其學習過程。

這些都不是科幻小說中的問題，它們已經在發生。

我們需要無法刪除的數據

這就是 Autonomys Network 存在的原因，Autonomys 的核心是建立基礎設施以確保一件事：

AI 可以"以正確的方式存儲"數據。

傳統的存儲，包括雲伺服器、數據庫、數據中心，都可能被覆蓋或關閉。但有了基於區塊鏈的永久數據存儲，信息就變得不可更改、可驗證並且透明。

Autonomys 的去中心化存儲網絡（DSN）和模塊化執行環境（Auto EVM）構成了新的 AI 堆棧的基礎，在這個基礎上，數據來源是可證明的：

• 數據來源可證明；
• 訓練數據可隨時複製；
• 任何中心化實體都無法刪除或操縱歷史數據。

這不僅僅是技術上的轉變，這是對"如何信任 AI"含義的基礎性重新設計。

將願景轉化為行動

雖然永久數據的概念聽起來很抽象，但 Autonomys 已經在開發過程中考慮到了實際的使用案例以及和我們想法一樣的合作夥伴。

集成 The Graph 可以讓開發人員通過 subgraph 對歷史和實時區塊鏈數據進行索引和查詢，從而提高 AI 能代理和 DApp 的響應速度。

與 Vana 的合作夥伴關係引入了用戶自有數據，使社區和 DataDAO 能夠以去中心化和保護隱私的方式發開 AI 模型。

與 DPSN、AWE 等公司的合作則表明，對 Autonomys 的防篡改鏈上存儲基礎設施的需求正在不斷擴大。

這些合作關係都指向了同一個原則：可信的智能需要可信的數據存儲。

主網第二階段：透明化智能的里程碑

隨著 Autonomys 即將推出主網第二屆點，目前我們正在完成剩下的關鍵任務：

• 與 SR 實驗室合作進行持續的安全審計
• 代幣上線交易所的準備和協調一致的市場戰略
• 推出新的捐贈計劃和重新設計的 Subspace 基金會網站

所有這些都是為了一個目標：從第一天起就推出一個可審計、透明和永久的 AI 基礎設施層。

永存的數據不是奢侈品，而是必需品

當中心化 AI 系統變得越來越強大卻又越來越不透明時，Autonomys 提供了另一種選擇：

未來，AI 將用無法刪除的數據進行訓練；未來，模型行為可以被追溯和解釋；未來，透明度將內置於協議中，而非政策承諾。

正如我們的首席執行官 Todd Ruoff 所說：

"我們面臨著一個選擇：繼續在無法保證長期存在的數據沙地上構建 AI，還是建立一個經得起時間考驗的基礎設施。對於我們這些了解利害關係的人來說，選擇很容易。"

結論： 可信賴的 AI 時代從永存的數據開始

Autonomys 不僅僅是在開發另一個區塊鏈。它正在為 AI 系統構建基石，而 AI 系統絕不能丟失數據，因為代價太高了。

永存數據是自主系統時代可重現性、可解釋性和實行問責制的先決條件。

永存數據需要基礎設施來保存，不是幾周或幾年，而是幾代人。

Autonomys Network 就是這樣的基礎設施，而值得信賴的 AI 未來從這裡開始。