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加密与AI的碰撞：机遇、代表性项目及未来

术细节之前，我觉得有必要先介绍一下人工智能技术基础知识，以及业内天才团队和个人开发者是如何创造当今之局的。你对ChatGPT应该已经非常熟悉了，它是如今最流行、最被广泛认可的面向消费者的AI应用，在过去的一年里，它已成功斩获科技行业的关注——今天，就让就我们来解释一下此项技术的底层概念，以及面对所有的用户需求，它为何能够表现得如此出色。支持ChatGPT和其他面向消费者的聊天模型的核心技术就是众所周知的大语言模型（LLM：Large Language Model）。这些复杂的AI技术本质上是深度学习技术/算法和超大数据集的结合，它们共同创造了一个能够预测和总结信息的人工智能模型。人类和LLM之间的交互是通过自然语言处理的，大多数LLM都是专门使用自然语言处理（NLP）构建的。首先，用户要求聊天机器人用自然语言回答某类问题，然后，聊天机器人利用其底层技术、训练数据和功能尽可能地为用户提供答案。 LLM是基于transformer模型创建的。Transformer是一种擅长预测文本及学习词语背后上下文的神经网络。使用transformer模型的LLM擅长NLP，能够很好地处理人类日常任务，比如解决数学问题、生成代码模板、甚至是写简报或进行文本校对。正因如此，像ChatGPT、微软Bing AI和Claude这样的聊天机器人才能取得巨大的成功，几乎凭一己之力引发了一场人工智能革命。虽然许多人认为人工智能系统最终可能会获得比人类更强大的能力和智慧，但几乎没有证据能够表明这种情况将很快发生。无论如何，这些模型与人类工作流程相结合带来的种种可能性以及极具前景的现有功能足以表明，无论我们喜欢与否，人工智能都将继续走下去。不过，你可能很想知道这些模型如何能够与加密技术和区块链的无需许可特性相结合，那额，就让我们来解释一下潜在的融合趋势，探讨研究这两种具颠覆力量的技术形式。 3、加密技术如何助力AI应用的发展？加密行业每天都会现身在新闻、大型媒体及其他社交媒体平台上。2008年，中本聪撰写了一份白皮书，而这份白皮书已经成为了一个1.5万亿美元的市场，惹得世界上最大的金融机构们纷纷批准或拒绝比特币现货ETF申请。向业外人士描述区块链技术的内在好处通常很难，主要是因为大多数第一世界国家的金融业非常发达，与用户的交互非常顺畅。在如美国这样的发达国家之外，要解释和展示金融交易无需许可账户的力量则要容易得多，这在很大程度上是由于这些地方腐败的金融机构和政府，不幸的是，它们仍然掌握着世界各地的政治经济命脉。全世界各国货币都在定期贬值，世界上绝大多数人口仍然无法获取银行基础设施。加密技术是一种为没有银行账户的人提供银行服务的方式，这种技术为个人提供了成为自己的金融操作监管者的机会，无论是在冷钱包中持有加密货币，还是利用加密生态中众多可用的去中心化金融应用。无需许可金融的前景难以描述，但每天上演的革命性变化却不容低估。区块链固有的透明度、安全性和去中心化特性可以极大地促进人工智能数据的存储、共享和使用方式。AI和区块链技术的融合有望通过为AI交易和决策提供不可篡改的账本来增强AI系统的信任度，减少对操纵或滥用数据的担忧。加密技术可以促进AI发展（反之亦然）的一个关键方面在于数据管理和安全领域。AI系统需要大量数据进行学习和改进。借助区块链技术，这些数据可以在不同的平台和利益相关者之间安全透明地共享。这不仅确保了数据的完整性，还为AI协同研究和开发开辟了新途径，打破了通常阻碍创新的数据孤岛。人工智能和区块链的结合可能催生合法的去中心化自治组织（DAO）。这些DAO由智能合约管理，由AI算法提供支持，可以独立运行和决策，并在没有人为干预的情况下执行交易。历来，加密DAO的管理并不理想，因为人类的情感和对金钱的渴望往往盖过了DAO的最初目的。实施AI系统可以通过自动化流程和减少对中介的需求来彻底改变各行各业，在提高效率的同时降低成本。另一个大有前景的领域是使用区块链作为生成和共享AI数据的激励手段。通过代币化过程，个人和组织可以因向AI模型贡献有价值的数据而获得奖励，从而建立一个更具协作性和包容性的AI生态。去中心化金融（DeFi）也是人工智能潜在的巨大贡献者，有望创造出可以被称为去中心化人工智能（DeAI）的事物。这样一来可以让人工智能技术的使用更加民主化，个人和小型实体也可以获取以前只有大公司才能使用的AI工具和服务。加密货币和人工智能的融合不仅有可能改变金融领域，也有可能改变我们数字生活的方方面面。通过将这两种技术的优势相结合，我们可以期待这样一个人工智能的未来：AI不仅更易访问，而且更加安全和透明，也可能更加高效。说到这里，就让我们来分析一下当前AI行业的表现。 4、打破人工智能的不透明藩篱将加密技术对金融体系的改革比作对AI系统生产的智能革命，我们可以得出一些高度相关的相似之处，并为两者的结合提供依据。如今，人工智能公司，如OpenAI、Google Deepmind、Anthropic及许多其他公司，都在进行各自的研究和运营。 5、加密和人工智能领域的当前机遇现在我们已经了解了AI和加密协同效应的有关基础知识，下面我们可以更详细地研究一下该领域的一些领先项目。虽然其中的大多数仍在积极努力地启动引导他们的网络、获取忠诚用户群及更广泛的来自加密社区的关注，但他们都奔走在行业的最前沿，是这个快速增长行业的优秀代表。（1）Bittensor：去中心化人工智能模型网络 Bittensor是迄今为止Crypto & AI生态中最受欢迎也是最完善的项目。Bittensor是一个去中心化网络，旨在通过为众多分散的商品市场或“子网”创建一个平台，统一使用一个单一的代币系统，让人工智能领域更加民主化。它的使命是通过采用独特的激励机制和先进的子网架构，打造一个与OpenAI等AI领域的大型超级企业相媲美的网络。Bittensor系统可以视为是一台由区块链驱动的机器，可以有效地将AI功能带到链上。该网络由两个关键参与者管理:矿工和验证者。矿工向网络提交预训练的人工智能模型，并因其贡献而获得奖励，而验证者则确保模型输出的有效性和准确性。这种设置创造了一个竞争环境，激励矿工不断改进他们的模型，以获得更好的性能和更高的TAO(网络的原生代币)回报。用户通过向验证者发送查询来与网络进行交互，验证者然后将这些查询分发给矿工。验证器对这些矿工的输出进行排序，并将排名最高的响应返回给用户。 Bittensor的模型开发方法是独一无二的。与许多人工智能实验室或研究机构不同，Bittensor由于训练模型的成本高且复杂并没有这么做。该网络依赖于去中心化训练机制。验证者（Validator）的任务是使用特定的数据集评估矿工生成的模型，并根据某些标准（如准确性和损失函数）对各模型打分。这种去中心化评估方式确保了模型性能得以持续改进。 Bittensor架构包括Yuma共识机制，这是一种工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）的独特混合机制，它将资源分配到网络的子网中。子网是一个个独立的经济市场，每个市场都专注于不同的人工智能任务，如文本预测或图像生成，并且可以根据其功能选择加入或退出Yuma共识。 Bittensor是人工智能去中心化的重要一步，它提供了一个平台，可以以去中心化的方式开发、评估和改进各种人工智能模型。其独特的结构不仅激励了高质量人工智能模型的创建，还使人工智能技术的使用更加民主化，有望改变各个领域的AI开发和使用方式。（2）Akash：开源超级云 Akash网络是一个创新的开源超级云平台，旨在安全有效地进行计算资源买卖。它的愿景是为用户提供部署自己的云基础设施以及购买和出售未使用的云资源的能力。这种灵活性不仅使云资源的使用更加民主化，还为需要扩展操作的用户提供了具成本效益的解决方案。 Akash系统的核心是一种逆向拍卖机制，用户可以根据自己的计算需求提交出价，供应商之间可以竞争提供服务，这通常会致使价格明显低于传统云系统。该系统的底层支撑是成熟可靠的Kubernetes和Cosmos等技术，确保平台安全可靠地托管应用程序。Akash的社区驱动方法确保其用户在网络的发展和治理中拥有发言权，使其成为真正的以用户为中心的公共服务。 Akash的基础设施是使用一种简单易用的、基于YAML的SDL来定义的，它允许用户跨多个领域和供应商创建复杂的部署。该特性与领先的容器编排系统Kubernetes相结合，不仅保证了部署的灵活性，还保证了应用程序托管的安全性和可靠性。此外，Akash提供持久存储解决方案，即使在重新启动后也能确保数据存留，这对于管理大型数据集的应用程序来说特别有好处。总的来说，Akash网络作为一个去中心化的云平台脱颖而出，针对当前云服务供应商的垄断性问题提供了独特的解决方案。其利用了全球数百万数据中心中未充分利用的资源，这种模式不仅降低了成本，还提高了云原生应用程序的速度和效率。由于不需要重写专有语言，也不受供应商的限制，Akash为各种云应用程序提供了一个通用平台。（3）Render：计算访问扩展平台 Render网络是一个区块链平台，旨在解决媒体生产中日益增长的计算需求，特别是在增强现实、虚拟现实和AI增强媒体等领域。它利用未使用的GPU周期将需要计算能力的内容创建者与拥有可用GPU资源的供应商连接起来。这种利用区块链技术的去中心化方法，确保了安全有效地处理基于GPU的任务，例如AI驱动的内容创建和优化。 Render网络的核心服务是其与人工智能的集成，这在内容创建和流程优化方面都起着至关重要的作用。该网络支持人工智能相关任务，使艺术家能够使用AI工具来生成资产并增强数字艺术品。这种集成允许创建超高分辨率的3D世界和优化的渲染过程，如AI去噪。此外，Render网络对人工智能的使用还扩展至大型艺术收藏管理和渲染工作流程优化，从而拓展了创作过程的可能性。 Render网络生态作为GPU资源市场，为艺术家、工程师和节点运营商等各方利益相关者提供服务。它使计算能力的使用更加民主化，使个人创作者和大型工作室能够负担得起复杂的渲染项目。该生态系统内交易使用RNDR代币进行，创造了一个以渲染服务为中心的充满活力的经济。随着人工智能继续重塑数字内容创作，Render网络将成为促进数字媒体领域新型创意表达和技术创新的关键参与者。（4）Gensyn：去中心化计算平台 Gensyn是一个AI结合加密货币的项目，专注于攻破最先进的人工智能系统固有的计算挑战和资源限制。该项目旨在克服由构建基础模型所需的巨大资源需求而导致的AI发展障碍。Gensyn采用的方法是创建一个去中心化的区块链协议，以有效利用全局计算资源。 Gensyn的诞生背景突出了人工智能系统日益增加的计算复杂性，超过了可用计算供应。例如，训练像OpenAI GPT-4这样的大模型需要大量的资源，这给所有相关方造成了巨大障碍。这一动态催生了对能够有效利用所有可用计算资源的系统的需求，以应对当前解决方案的局限性，当前的解决方案要么过于昂贵，要么不足以胜任大规模人工智能任务。 Gensyn旨在通过创建一个去中心化协议来解决这个问题，该协议以一种经济高效的方式连接和验证链下深度学习任务。该协议面临着几大挑战，包括任务验证、市场动态、事前评估、隐私问题以及对深度学习模型高效并行化的需求。该协议旨在建立一个无需信任的计算网络，为提供参与激励，并提供一种方法来验证计算任务是否按承诺执行。 Gensyn协议是用于深度学习计算的第一层无需信任协议，奖励参与者贡献计算时间及执行ML任务。它使用了多种技术来验证完成的任务，包括概率学习证明、基于图形的pinpoint协议和Truebit类型的激励游戏。该系统涉及了各方参与者，如提交者（Submitter）、求解者（Solver）、验证者（Verifier）和告密者（Whistleblower），各参与者在计算过程中都有特定角色。在实践中，Gensyn协议从任务提交到合约仲裁和结算包含了若干阶段。该协议旨在为机器学习（ML）计算创建一个透明的低成本市场，实现可扩展性和效率。该协议还为拥有强大GPU的矿工提供了一个机会，可以将他们的硬件用于机器学习计算，与主流供应商相比，成本可能更低。这种方法不仅解决了人工智能领域的计算挑战，还使人工智能资源的获取更加民主化。（5）Fetch：人工智能经济开源平台 Fetch.ai的时间比前面提到的一些项目的时间还要长，其网站上提供各种各样的服务。Fetch核心上是一个人工智能（AI）和加密货币相结合的创新项目，旨在彻底改变经济活动和流程的执行方式。Fetch服务基于它的AI智能体，它被设计成模块化的构建块，可以被编程执行特定的任务。这些智能体能够自主连接、搜索和交易，从而创造动态市场，改变传统的经济活动格局。 Fetch的一项关键服务就是能够使传统产品与AI相结合。这是通过将它们的API与Fetch.ai智能体集成来实现的，集成过程很快，并且不需要更改底层业务应用程序。AI智能体可以与网络中的其他智能体相结合，为新的用例和商业模式开辟了可能性。此外，这些智能体还具有代表用户进行谈判和交易的能力，这让它们能够通过部署盈利。另外，这些智能体还可以从机器学习模型中提供推论（inference），允许用户将他们的见解变现并强化他们的机器学习模型。 Fetch还引入了Agentverse，这是一种简化AI智能体部署的无代码管理服务。就像传统的无代码平台（Replit）越来越受欢迎，以及Github Copilot这样的服务让普通大众都能写代码一样，Fetch正在以自己独特的方式进一步推动web3开发的民主化。通过Agentverse，用户可以毫不费力地启动他们的第一个智能体，这大大降低了使用先进人工智能技术的准入门槛。就人工智能引擎和智能体服务而言，Fetch利用大语言模型（LLM）来发现并将任务执行发送给适当的AI智能体。该系统不仅可以将AI应用和服务货币化，还可以作为构建、上市、分析、托管等智能体服务的综合平台。该平台通过搜索、发现和分析等功能增强了效用。智能体可以在Agentverse中注册，以便易于在Fetch.ai平台上被识别发现，Fetch.ai平台采用了一种基于LLM的针对性搜索机制。分析工具可用于提高智能体语义描述符的有效性，从而增强其可发现性。此外，Fetch.ai为离线智能体集成了一个物联网网关，使它们能够收集消息并在重新连接时批量处理这些消息。最后，Fetch.ai为管理智能体提供托管服务，除了托管服务之外，还提供了Agentverse的所有功能。该平台还引入了一个开源的智能体寻址和命名网络，利用了Fetch.ai的Web3网络。这就意味着一种新的Web DNS寻址方法，将区块链技术集成到系统中。总的来说，Fetch.ai提供了一个人工智能和区块链技术相结合的多功能平台，为AI智能体开发、机器学习模型货币化以及数字经济突破性的搜索和发现方法提供了工具。AI智能体和区块链技术的结合为以去中心化的高效方式自动化及优化各流程铺平了道路。 6、AI和加密行业的下一步是什么？人工智能和区块链技术的无缝融合代表了这两个领域的关键进步。这种结合不仅仅是两种尖端技术的融合，更是一种变革性的协同作用，重新定义了数字创新和去中心化的边界。这种结合的潜在应用（正如在Fetch.ai、Bittensor、Akash Network、Render Network和Gensyn等项目所探讨的），展示了将AI的计算能力与区块链安全透明的框架相结合具有巨大的可能性和优势。当我们展望未来时，很明显，人工智能和区块链的融合将在塑造各行各业上发挥关键作用。从增强数据安全性和完整性到创建去中心化自治组织新模式等等，这种融合有望带来更高效透明、更可访问的技术。特别是在去中心化金融领域，去中心化人工智能（DeAI）的出现可以使人工智能技术的使用更加民主化，打破传统上大公司垄断的障碍。这有望催生一个更具包容性的数字经济，在这样的未来经济中，个人和小型实体也可以享用以前遥不可及的人工智能工具和服务。另外，AI和加密技术的集成也可以解决这两个领域中一些最紧迫的挑战。在人工智能领域，数据孤岛和训练大模型所需的巨大计算资源等问题可以通过区块链的去中心化数据管理和计算能力共享来缓解。在区块链领域，人工智能可以提高效率，自动化决策过程，并改善安全机制。开发人员、研究人员和利益相关者持续探索和利用人工智能和区块链之间的协同作用是至关重要的。这样一来，他们不仅能够促进这些独立领域的发展，还将推动整个数字领域的创新，最终让全社会受益。来源：金色财经

金色财经2023-12-01

微软总裁：Altman被解雇不是因为“超级智能” 短期内开发不出来

penAI内部就一项潜在危险的超级人工智能技术发现发生了争执。但今日，Smith否认了这一说法。 Smith在表示：“我认为，根本不是这个原因。确实，OpenAI董事会很明显和一些人存在分歧。但从根本上讲，并不是这个原因。” 本月早些时候，Altman被OpenAI董事会解雇，但在公司员工和股东的公开抗议后，Altman于今日正式回归，重新担任CEO一职。 Smith今日还称：“在接下来的12个月里，你绝对不可能看到这种所谓的超级人工智能。如果不是几十年的话，那也需要数年时间。但不管怎样，现在也应该关注人工智能安全问题了。

金融界2023-12-01

深入研究OpenAI最大竞争对手Bittensor

的特殊网络”：使用分布式账本优化人工智能技术的开发和分发。开放访问机器智能存储库以实现全球创新。根据用户贡献进行奖励分配。 Bittensor十月份的革命性升级引入了子网，允许任何人通过自定义激励和不同的用例创建自己的子网。在Bittensor生态系统中培育更广泛的服务。例如，子网5类似于Midjourney的AI图像生成。 3、采用我找不到 TVL 数字。但它们的仪表板显示以下统计数据：连续756天运行 6.15万个帐户 500 万枚 TAO被质押，占TAO供应量的 88% 超过 30 个子网显示了网络参与者和质押者/验证者的强劲增长。 4、收入情况 Bittensor是一种混合区块链，具有POW（如 BTC）和POS（如 ETH）元素。矿工托管人工智能模型并将其提供给网络验证者充当网络内的评估者每个区块都有1枚TAO奖励，奖励是均等分配的。 5、代币经济学 Bittensor于2021年“公平启动”（没有代币预挖）。 TAO的供应量为2100万枚，也有一个减半周期，每1050万个区块，区块奖励减半。目前，每12秒（一个区块）就有一枚TAO释放向网络（每天7200 枚）。每4年发生1次减半事件，第一次减半将发生在2025 年 8 月。减半次数由代币发行总量决定，而不是区块数量。当前供应统计：循环供应量= 570万总供应量 = 2100万市值 = 14亿美元 FDV = 52亿美元市值/FDV = 0.27 6、金库 Bittensor没有金库之说。它与比特币类似，都是通过挖矿获得奖励。 Opentensor 基金会通过委托授权奖励资助当前的基础设施开发。第三方验证者通过委托为自己的开发提供资金。 7、治理 Route网络根据主要代表的共识在子网之间分配释放的代币。 “根”网络中的代表现在拥有分配奖励的权力，而不是 Opentensor 基金会。消除对任何单一实体的单独依赖。 8、团队与投资者 Bittensor由 Jacob Robert Steeves 和 Ala Shaabana 于 2019 年创立。最初的主网 (Kusangi) 于 2021 年 1 月上线，但后来被停止并迁移到当前的链 Nakamoto（2021 年 11 月启动）。投资者包括 DCG、Polychain Capital、FirstMark Capital 和 GSR。重要提示： TAO代币不通过 ICO、IDO、私人销售或特权分配进行分配。流通代币必须通过积极参与网络来赚取。上述投资者投入资金并作为矿工或验证者参与网络。 9、竞争对手 Bittensors 的主要竞争对手是中心化的人工智能公司，例如：OpenAI、Midjourney、Bard（谷歌）他们正试图通过去中心化人工智能来颠覆这个行业。这是一个竞争激烈的环境，但 Bittensor 正在提供创新的解决方案。 10、风险与审计 Bittensor 计划成为 Polkadot 上的平行链，但由于担心 Polkadot 的开发速度，决定使用自己在 Substrate 上构建的独立 L1 区块链。代码开源，主网已运行1年多。尚无审计记录。 11、总结 Bittensor 是一个有趣的项目，它汇集了两个快速发展的行业：人工智能和区块链。即将到来的催化剂：不断增长的子网人工智能的采用风险包括：运营费用高激烈的竞争总加权得分 = 7.33 注意：我不是 Bittensor 的大使或顾问。不是投资建议。来源：金色财经

金色财经2023-11-30

国防部：共同规范发展人工智能军事应用

国尤其是大国对在军事领域研发和使用人工智能技术采取慎重负责的态度，反对利用人工智能技术优势危害他国主权和领土安全。中方愿按照“以人为本”、“智能向善”原则，与各方加强交流合作，就人工智能军事应用的发展规范寻求共识，避免相关武器系统的误用、滥用甚至恶用，确保有关武器系统永远处于人类控制之下。

金融界2023-11-30

公安部：2022年以来共侦破黑客类犯罪案件2430起、抓获犯罪嫌疑人7092名

子的作案手法也在不断升级。如，使用人工智能技术伪造人像和语音、利用区块链智能合约漏洞大量增发“虚拟货币”套取他人财产等新情况层出不穷。四是技术门槛不断降低，低龄化特征显著。在互联网信息高度共享的条件下，网上流传的黑客工具已达上千种，大部分黑客工具教程详细、操作简便，犯罪分子无需精通专业技术即可利用这些工具实施漏洞扫描、植入木马、DDoS攻击等犯罪行为。黑客犯罪分子的平均年龄逐年降低，甚至发现有小学生熟练使用黑客工具。五是黑客犯罪的社会危害性日益严重。黑客犯罪正从“逞能炫技”向“侵财逐利”转变，从“单打独斗”向“团伙作案”转变，盗取网络资产，侵害公民财产权益；抢占公共资源，扰乱社会公平正义；干扰计价计量系统，破坏市场经济秩序；篡改生态监测数据，破坏生态文明建设；伪造职业资格证书，危害生产交通安全；提供多环节帮助，助推电信诈骗等恶性犯罪。伴随新技术、新业态、新应用的不断出现，黑客犯罪也将呈现新的规律特点。公安机关将紧跟犯罪形势，创新打击策略，坚决遏制黑客犯罪发展蔓延，保障网络空间安全有序。网络安全保卫局警务技术二级总监黄小苏回答了记者为什么黑客犯罪在与社会公众生产生活密切相关的领域高发频发的提问。她表示，原因主要有以下几个方面：一是系统防护能力欠缺、用户防护意识不足。当前，部分责任单位对网络安全重视程度不够，未及时升级维护相关系统，致使大量高危漏洞和高危端口长期存在，给黑客可乘之机。同时，相关系统使用人员和网民网络安全防护意识不足，日常使用的密码，经常是“123456”“admin”等系统默认的、简单的密码，黑客可轻易破解，进而窃取大量关键信息数据和公民财产。二是黑客工具日益泛滥、犯罪门槛持续降低。当前，打着技术分享、技术交流等名义的黑客攻击工具和自动化攻击平台泛滥，代码公开易得，相关攻击工具和服务价格低廉、教程详细、操作简单，使得不具备专业技术能力的不法分子，也能够通过购买黑客工具和服务，轻易地进行系统入侵、数据窃取和网络攻击，致使黑客犯罪发案率不断攀升。三是黑客犯罪捆绑黑产链条，非法获利大幅增长。公安机关侦办案件发现，以侵财为目的的黑客犯罪增速明显，在全部黑客案件中占比已超九成。一方面，随着数字化转型加速，网上虚拟财产形成巨大“宝藏”，吸引黑客通过技术手段直接盗取公司和个人网上银行资金、虚拟财产等牟取暴利；另一方面，由于电信诈骗、网络赌博、企业恶意竞争等都对系统权限和信息数据有着强烈需求，驱使黑客不断侵入各类系统平台、窃取敏感数据、恶意引流推广，助推电信诈骗、网络赌博等涉网犯罪团伙发展壮大，相关犯罪也更加依赖黑客技术手段，形成恶性循环。打击黑客犯罪需要全民参与，社会共治。目前，黑客犯罪案件数量增长迅速，公安机关也在此提醒企业和个人，要增强网络安全意识，了解网络安全知识，及时修补系统漏洞、定期更换安全性高的密码，保护好系统与数据安全。公安部网络安全保卫局副局长石铀在回答记者提问时介绍了在日常生产生活中可能会遇到的黑客犯罪手法。他表示，目前黑客类犯罪中与广大网民和企业日常生产生活密切相关的犯罪手法，主要有以下五种：一是勒索病毒攻击。黑客通过电子邮件、即时通讯工具等途径传播勒索病毒，以加密用户文件、破坏用户的计算机功能、公布或删除用户敏感数据为要挟，逼迫用户支付赎金，实施敲诈勒索。二是网络钓鱼攻击。黑客伪装成政府部门、金融机构、熟人朋友等群众信任度较高的人员、机构，引诱用户点击“钓鱼”链接，直接提交个人信息或下载恶意程序，从而实施盗窃、精准诈骗等违法犯罪行为。三是弱口令攻击。黑客通过非法渠道获取大量账户信息，使用技术手段来破解相关账户密码，窃取用户资产或系统权限。此种攻击方式对使用手机号码、出生日期等简单密码，以及在多平台使用同一密码的用户，破解成功率极高。四是流量攻击。也就是我们常常提到的DDoS攻击，黑客通过多种途径向被攻击的主机和服务器发送大量数据包，致使主机或服务器无法响应正常请求，处于持续的“宕机”状态，业务系统瘫痪，用户无法正常访问。五是物联网设备入侵。黑客利用监控摄像头、智能家居、智能汽车等物联网设备漏洞，实施入侵行为，取得系统控制权限，窃取用户隐私数据，或操控物联网设备。目前，黑客犯罪手法还在不断迭代升级中。广大群众要时刻保持警惕，及时关注公安机关发布的安全提示信息，增强防范意识，强化防范措施，不要给黑客犯罪分子可乘之机。网络安全保卫局警务技术二级总监黄小苏就公安机关在日常网络和数据安全监管方面开展了哪些工作、采取了哪些措施回答了记者提问。她介绍，当前，黑客犯罪的重点目标是重要信息系统，对此，公安机关主要开展了四个方面的常态化工作：一是开展执法监督检查。持续推动落实国家网络安全等级保护制度和关键信息基础设施安全保护制度，全面增强重要行业部门的网络和数据安全意识，有力提升重要信息系统安全保护能力，有效防范黑客攻击犯罪，确保国家网络和数据安全。二是加大网络和数据安全行政执法力度。针对关键信息基础设施运营者、重要行业部门等单位，坚持问题导向，创新方式方法开展行政执法，及时排查风险、堵塞漏洞、消除隐患、补齐短板，压紧压实网络运营者、数据处理者的安全责任。2023年第三季度，公安机关共办理网络和数据安全行政案件1.4万起，其中，网络运营者不履行网络安全保护义务的案件占86%。三是开展一案双查。针对黑客攻击犯罪，公安机关在侦查调查的同时，均同步启动“一案双查”机制，分析案事件成因，依据《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，对问题单位违法违规行为开展调查，依法开展约谈、责令改正、警告、罚款、吊销证照、暂停业务、停业整顿等执法活动，切实压紧压实网络和数据安全保护责任。四是加强警示教育。通过各大媒体平台、全国网安宣传矩阵、国家网络安全宣传周等多种渠道和形式，精心组织开展黑客类违法犯罪宣传和教育，提醒广大群众和企事业单位加强防范，及时发布警方打击黑客犯罪成果，震慑违法犯罪活动。通过剖析典型案例，引导网络运营者增强安全防护意识；普及安全防护措施，督促企事业单位强化系统保护和公民个人信息安全，确保网络安全宣传教育进学校、进企业、进单位、进社区。公安部网络安全保卫局副局长李彤在回答记者企业和公民在生产生活中应如何避免黑客攻击，保护自己的系统安全、数据安全的提问时表示，企业做好网络安全工作，首先要严格落实管理责任，按照“谁主管谁负责、谁运营谁负责”的要求，对网站进行备案登记和等级保护测评，落实与业务重要程度匹配的安全防范措施，扎实做好日常网络安全防护工作。具体而言，公安机关提示三个方面的注意事项：一要高度关注高危漏洞、高危端口、弱口令问题，加强防火墙和安全软件管理，合理分配员工权限，升级多层次的密码保护，加强软件和设备防护，防止黑客侵入系统。二要制定网络安全事件应急预案，经常组织安全演练，及时发现、整改网络安全隐患漏洞，保障网络安全、稳定运行。三要建立风险预警机制，及时处置系统漏洞、计算机病毒、网络攻击、网络侵入等安全风险，依法留存服务器日志。发现被黑客攻击时，要立即断网，保存好现场证据，及时向公安机关报案。对于公民个人，公安机关也提示三个方面的注意事项：一要增强网络安全意识，上网要安装防火墙和杀毒软件等防护措施，及时完善、修补系统漏洞，及时升级网络应用。二要提高警惕，不要随意点击来历不明的网址链接、扫描来历不明的二维码，不要随意连接免费wifi热点，避免被植入木马病毒。三要做好密码管理，不要将网络账号密码、开机密码、锁屏密码、支付密码等设置成姓名拼音、出生日期类简单字符，最好定期更换密码。

金融界2023-11-30

北京法院裁定AI生成图片拥有著作权

权的需要，原告应该显著标注其使用的人工智能技术或模型。此案件起因于今年2月，原告李先生在社交平台“小红书”发布了通过人工智能软件生成的图片，遭被告人刘女士“盗图”使用在其他社交平台上。随后，李先生向法院提起诉讼，要求刘女士道歉及赔偿。北京互联网法院就此在27日发表判决，法官认为这张图片尽管是用人工智能软件生成，但原告仍提供了智力投入，像是选择模型、提示词和决定参数等等，因此照片受到了著作权法保护，故裁定刘女士要对此道歉，并赔偿500元人民币。

金融界2023-11-30

AI+Crypto的市场空间如何？4个代表性项目激发用户想象

tch.AI是一个深度融合区块链和人工智能技术的先锋项目，目标是建立一个去中心化的智能经济体，通过AI、区块链和物联网技术的结合，为企业和消费者提供新的经济交互方式。Fetch.AI的应用场景涵盖了物流、供应链、金融、能源和医疗等多个领域。 Fetch.AI的核心架构有两项：基于区块链的分布式账本Fetch.AI主链，用于记录交易和智能合约，确保交易安全可靠；具备AI能力的智能合约Fetch.AI 智能代理，能自主执行任务、协调资源，并与其他智能代理交互，实现自动化和智能化的经济交互。 Fetch.AI的创新之处在于其自治经济代理架构（AEA），这是一个分布式的智能代理网络，结合了AI和区块链技术，实现了智能化、自主化和去中心化的经济交互。AEA代理具备自主决策、自主协作和自主学习的能力，代表独立实体，在网络中自由交互。 Fetch.AI的一个关键特点是其群体学习机制。这一机制通过数据共享、模型训练、模型选择和模型集成，鼓励代理共享数据和模型，从而提升整个系统的性能。这种集体学习原理使得Fetch.AI网络中的代理能够更智能、高效地交互和协作。尽管Fetch.AI的技术架构具有创新性和潜力，但它面临一些挑战，包括对计算能力和数据资源的高需求以及技术复杂性。未来，随着技术的发展，Fetch.AI可能会进一步整合AI和区块链技术，提升性能和效率，扩展更多应用场景。 SingularityNET：以解决人类能够执行的任何智力任务为目标 SingularityNET是一个以通用人工智能（AGI）为核心的去中心化AI平台，旨在创造一个不依赖任何中央实体的、去中心化、民主、包容的AI生态系统。它由通用人工智能领域的权威专家Ben Goertzel博士创立，并以解决人类能够执行的任何智力任务为目标。SingularityNET的核心技术架构包括： AGIX代币：SingularityNET发行的代币AGIX用于交易管理和去中心化社群治理，支持区块链网络的运营。 AI Marketplace：SingularityNET提供了一个AI市场，目前拥有75个项目，用户可以轻松地寻找、评估和试用平台上注册的服务。大多数服务提供有限数量的免费API调用，方便用户将AI服务整合到自己的应用程序中。 DeepFunding机制：通过其DeepFunding平台，SingularityNET允许创作者在平台上提案并通过社群投票获得资金，开发多元的人工智能服务网络。例如，通用句法分析器和AI算法的风险意识评估等项目已获得资助。创建一个去中心化、民主、包容的AGI生态系统面临诸多挑战，包括技术整合、网络治理、以及用户和开发者的广泛参与。尽管如此，SingularityNET在AI和区块链领域的创新和潜力值得关注和探索。 AI+Crypto是Web3的大未来，新的惊喜已经在路上 AI和区块链等前沿技术的结合不仅带来了无限的可能性和潜在用例，而且促使我们以新的方式重新审视与技术的互动以及处理传统问题的方法。然而，目前AI加密货币项目尚未大规模应用，这表明尽管这些项目具有潜力，但它们在当前的创新水平上并非绝对必需。尽管如此，新兴技术需要时间来发展和成熟。未来，随着AI技术和加密货币的持续发展，我们可以期待出现更多创新用例，这将惠及整个生态系统的各个利益相关方。AI和加密货币结合将为Web3用户带来什么新奇和惊喜，这是一个值得期待的问题。让我们拭目以待，见证这一领域的未来发展。来源：金色财经

金色财经2023-11-30

*ST慧辰上涨5.07%，报30.03元/股

多年积累的市场研究知识与手段，以及人工智能技术，搭建了先进的数据智能体系，为客户提供全方位的一站式数据智能解决方案。截至11月20日，*ST慧辰股东户数3682，人均流通股2.02万股。 2023年1月-9月，*ST慧辰实现营业收入3.36亿元，同比增长1.38%；归属净利润-4100.92万元，同比减少347.63%。

金融界2023-11-30

重温全球保险科技大会 ② | 新需求里控风险，新环节上看前沿

广阔的发展机遇，众多科创平台纷纷兴起，智能技术被应用至很多环节，大量用户深度参与到产品购买和服务体验中来，便捷化、个性化和智能化的需求不断涌现。正如全国政协委员、原保监会副主席周延礼在2021全球保险科技大会上指出，众多传统保险机构，将产品创新、智能客服与在线理赔等多个环节相互融合，探索保险服务的价值链重塑，对寻求数字经济转型新的盈利增长点，创造了有利的条件。他还以中国平安、中国人寿的数字化转型为例，进一步说明数字技术对保险业产生的巨大成果。中国人寿副总裁阮琦表示，”我们全面使用物联网技术，将公司5级机构、3万职场、20余万电子化设备、百万队伍和数亿客户连接成一个整体，实现完全开放的高速信息连接，让中国人寿这样一个在总省市县都拥有机构，多层级、垂直型的传统企业，在组织层面实现了高度扁平化运作，各级机构的政策、资源第一时间直达一线，服务队伍和客户，快速获得市场反馈，大大提升了组织灵活性。” “万物互联概念将提供实时、精准的风险理解和掌控，将深远影响保寿险、健康险、财险和商险在内整个保险业”，美国国际集团（AIG）董事总经理、统计机器学习首席科学家刘远源还指出，“互联网与人工智能结合，能够使保险公司真正具备风控能力，从而降低报损，甚至消弭于无形。” 泰康人寿原助理总裁兼首席科技创新官杜彦斌还在演讲中表示，保险业面临外来入侵者的窘境，需要探索第二增长曲线，而寿险业也面临队伍、渠道、客户等方面挑战，行业需要创新型产品，科技深度赋能，全新客户互动方式，需要开放的心态和体验式销售模式。但金融科技高速演进背后，弊端和乱象同样不可忽视，数据安全问题、消费者权益侵占问题尤为显著，如何发挥多元化主体责任、加强风险管控，并进一步健全和完善行业细则，这些业内普遍关注的焦点话题也在此次大会上有了一定呈现。例如，周延礼指出，“要发挥保险协会的自律组织作用，充分履行行业管理功能，正当引导企业做好经营，为数字保险发展创造一切有利条件”，他还强调，“我们要有强烈的风险意识，在金融风险结构更为复杂的前提下，加强风险管控意识，提高风险防控能力。” 阮琦则指出，“企业必须建立与之配套的数据管理体系，确保把正确的数据、在正确的时间、以正确的方式，快速传递给正确的人和设备。我们在总部层面建立了分布式私有云，撤销了各级分支机构的所有机房，将数据作为核心资产进行统一管理，促进数据融合，缩小风险敞口，强化了数据的安全防护。” “新型风险防控者的培养与能力建设，理应与保险科技的发展保持同步”，北京大学经济学院教授孙祁祥表示，“面对保险科技滋生的新型风险，特别是网络安全风险，保险行业从业人员必须了解其多样性、未知性和伪装性等特征，掌握其产生、传播的机理与规律。这不仅需要具备保险行业的专业知识，更需要了解信息社会、信息科技、信息金融等领域的专业知识。” 03长风破浪会有时 2021全球保险科技大会上，“燕梳奖”颁奖典礼成为一大亮点。相较于2020年，本次大会共设置六大类奖项，在数量和维度上均有所扩大，但评选标准更加严格，进一步提升了奖项评选工作的公正性和权威性。例如，在2021“燕梳奖”全球保险科技企业奖评选上，中国人寿、泰康人寿、京东安联财险、车车科技和所托瑞安成功入围，虽然较2020年减少了三个席位，但奖项覆盖寿险、财险、科技公司等，领域更广、筛选更严，评价指标也更加综合。此外，一些特色对话和特约专场的引入不仅丰富了大会内涵，还让更多人了解到保险科技的最新动向，众多优秀企业的产品和服务逐渐被市场认知。其中，“前沿对话”环节聚集了大量外界目光。中国银行原行长李礼辉、全国社保基金理事会原副理事长王忠民就数字人民币发展、数字化金融监管系统打造、区块链应用等进行了系列讨论。李礼辉首先提出运用区块链技术建立数字信任机制。他认为，在信任比较薄弱或者信任缺失的环境下，建立技术性信任机制——数字信任，最大的好处是低成本、更普惠、时间长。对于数字人民币的未来，李礼辉希望其可以打造成全球最好的央行数字货币，一方面要让数字人民币更好适应中国这么大规模高并发市场的可靠运行需要，另一方面则有利于进一步提升中国在全球新数字经济时代的竞争力。王忠民则表示，在全球或者在中国，在加密货币领域，包括主权加密货币、市场加密货币等服务体系当中，谁去做钱包服务、谁去做交易系统服务，我们还处在一个探索进步的过程之中，这一块所有分布式的新金融架构、新金融产品、新金融交易系统，正是我们今天区块链在金融科技视角当中的蓝海。李礼辉还指出，要应用区块链、人工智能、大数据等数字化技术，建立一个全新的，数字化的金融监管的系统，由金融监管部门共建共享，包括银保监会、人民银行、证监会等监管机构，覆盖所有的金融机构，包括商业银行、保险公司、证券机构，而且要能够穿透整个金融市场、金融业务，系统本身能够实现很好的智能化和自动化，能够让我们的监管更有效率，能够节约监管成本和被监管成本。 “生态专场”环节，乐约健康创始人兼总裁付新华则聚焦“保险+医疗”融合，她强调，“健康险依托互联网流量和代理人红利实现高速增长时代过去了，以数据为核心，以服务为内涵的‘医疗+保险’融合发展时代已经开启”。航天信德创始人戴维序介绍了卫星遥感助力农业保险高质量发展的前沿动态。他表示，“在距离地球500公里的天空中有几百颗遥感卫星，他们有的能区分农作物的颜色和成分，有的能感知温度。在农业保险中，卫星遥感能够在承保时进行作物面积提取、在灾害发生后定损时进行受灾位置面积和程度提取、在收入保险中能够对农作物进行产量测定。”

金融界2023-11-30

摩根大通称人工智能技术已开始创造收入

摩根大通表示，人工智能工具开始为该行带来收入，未来人工智能的进展可能会带来更多益处。该行首席数据和分析事务官Teresa Heitsenrether周三在Evident AI研讨会上表示，“除了提高效率和规避潜在成本之外，我们还看到了创收活动，这确实令人鼓舞。” 摩根大通去年设定的目标是到2023年人工智能产生的“商业价值”达到10亿美元，并在5月份的投资者活动日将这一目标提高到15亿美元。据Heitsenrether表示，这些收益来自信用卡业务中为客户提供个性化推荐，以及为客户覆盖团队提供深刻见解等优势。近几个月来，全球最大的银行一直在进行更多的人工智能试验，因为人工智能有望帮助其提高员工生产力并降低成本。摩根大通有数千个与人工智能相关的空缺职位，该公司首席执行官杰米·戴蒙称这项技术最终可能使员工每周只要工作3.5天。

金融界2023-11-30

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