人工智能正在革新去中心化应用程序，增强智能合约、DeFi和区块链生态系统，同时提出了有关安全和去中心化的问题.

dApp 中的关键 AI 创新

1. 更智能的智能合约 — AI 支持自适应合约，以优化费用、检测漏洞并适应市场状况（例如 Fetch.ai）.
2. 人工智能驱动的 DeFi — 改善风险管理、欺诈检测和自动化投资组合策略（例如 Numerai）. 3.去中心化的人工智能市场 — 区块链允许透明、激励的人工智能模型交易（例如Bittensor）.
3. AI Oracle — 通过验证和处理复杂的输入（例如 DIA）来提高 dApp 的数据准确性.
4. 人工智能生成的 NFT 和游戏 — 创建动态 NFT 和自适应游戏内体验（例如 Alethea AI）.

人工智能驱动的 dApp 面临的挑战

1. 集中化风险

大多数 AI 模型需要强大的计算能力，通常依赖于集中式云提供商（例如 AWS、Google Cloud）.

这与区块链的去中心化精神相矛盾，造成了潜在的单点故障.

去中心化计算网络（例如Akash、Gensyn）等解决方案旨在解决这个问题，但仍处于早期阶段.

2. 监管的不确定性

如果人工智能驱动的智能合约做出了错误的决定（例如，DeFi中的清算不正确），谁应承担责任——开发者、人工智能模型还是 DAO？

政府可能会对人工智能驱动的金融应用程序实施严格的规定，这可能会扼杀创新.

当 AI 跨多个司法管辖区运作时，合规性就会变得复杂.

3.链上人工智能的高成本

由于汽油费和存储限制，在链上训练和运行人工智能模型的成本高得令人望而却步.

零知识机器学习 (zkML) 和带有链上验证的链下人工智能等新兴解决方案可以降低成本.

第 2 层扩展解决方案可能会有所帮助，但效率仍然是一项挑战.

DApps 中 AI 的未来可能性

1. 由 AI 管理的自治 DAO

人工智能可以取代 DAO 中的人工投票，根据实时数据分析做出决策.

示例：管理 DeFi 协议的 AI DAO 可以在没有提案的情况下自动调整利率或安全参数.

2. 自我优化区块链

人工智能驱动的共识机制可以动态调整区块大小、费用或安全协议以提高效率.

网络可能会从过去的攻击（例如 51% 的攻击）中 “吸取教训”，以防止未来的漏洞.

3.人工智能策划的 DeFi 协议

DeFi 平台可以使用人工智能来自动重新平衡流动资金池、预测崩溃或将恶意行为者列入黑名单.

示例：人工智能驱动的贷款协议可以根据市场波动实时调整抵押品要求.