在过去的几年里，人工智能(AI)改变了我们所知道的世界；福布斯顾问最近的一项调查显示，56%的受访者在客户服务中使用了人工智能，而51%的企业使用了人工智能技术进行欺诈管理和网络安全。
更有趣的是，我们现在看到了人工智能与以知识为核心的学术和研究领域的努力的结合。阅读数百篇论文或进行几项医学实验的日子已经消失了。随着人工智能的出现，研究人员和学者的工作比以前少了。
但就像任何新的创新一样，仍然存在一些障碍；在目前的状态下，大多数人工智能都是集中的，这带来了有偏见的研究结果的风险。培训和运营人工智能程序的会计成本也在飙升，这解释了为什么只有大型科技公司的“七大巨头”才能跟上。
在本文的下一节中，我们将重点介绍人工智能如何与学术界和研究相结合，以及存在的障碍和未来的发展趋势。本文还将介绍分散的人工智能解决方案的兴起，如区块链建设的Aigarth，以及解决当前挑战的潜力。
人工智能如何促进学术界和研究实验室的发展
如果你已经完成了一篇研究论文或任何方法的学术研究，你可能会理解这个过程有多紧张。但现在情况不再完全如此，至少对于那些知道如何使用现有的人工智能应用程序的精通人工智能的学者来说。
推出了几个应用程序，使学术研究更加无缝。
数据分析与可视化：GPT-4等先进的人工智能模型已被证明与传统的机器学习模型相当甚至更好。这种LLM方法完全改变了研究人员和学术界处理大数据的方式，即使是那些拥有至少数据技术知识的人也可以处理复杂的数据集，并有效地识别任何相关性。
文献综述：这个枯燥的研究阶段是大多数人放弃的重点。现在，有了Jennnii、SciSpace和Elicit等人工智能技术程序，旨在用自然语言理解(NLP)使这个过程更容易。这些应用程序可以生成摘要、识别相关研究或生成处理研究的初步框架，而不是浏览大量论文。
医学研究：除了学术界，医学研究实验室也在利用人工智能的力量。人工智能的一些关键领域包括临床试验、药物发现和准确诊断医学。人工智能医学研究的一个很好的例子是流行病学，南加州大学维特比工程学院开发了一种可以减缓传染病传播的预测模型。
人工智能选择的考验
正如引言中提到的，目前人工智能的进步并非万无一失。为了让大家适应人工智能创新的整合，还有很多问题需要解决。一些相关挑战包括缺乏明确的法律法规、人工智能培训中的隐私侵权和会计成本。
就前后文而言，收购Nvidia的A100将花费高达1万美元，目前用于神经网络算法(ANN)训练中最有效的GPU之一。或者，你必须在AWS上以3.06美元或谷歌上以1.14美元的价格租用这种硬件。
也可以说，鉴于培训数据是从集中数据库中获得的，人工智能技术程序可能在一定程度上存在偏见。这意味着恶意可以很容易地损害研究结果，没有人可以审计它，并最终推动它的议程。
人工智能与区块链技术相遇
人工智能的未来是光明的；基本面不断改善，更多的资本正在进入这个新兴市场。
但更引人注目的是人工智能与区块链技术的交叉，这解决了当前的一些挑战，包括透明度和会计成本。Qubic L1区块链是利用区块链技术增强人工智能创新状态的一个例子。
第一层区块链是Aigarth软件的宿主；目前为数不多的向奇点发展的人工智能项目之一(自改进神经网络算法——ANN)。Aigarth的人工智能生态系统将使用Qubic的有用工作证明(uPoW)共识和区块链公共账簿产生的额外计算能力。这种分散的方法降低了训练神经网络算法的成本，提高了人工智能训练的透明度。
通过这种整合，人工智能产业很可能倾向于一个生态系统。在这个生态系统中，创新并不局限于大型技术和Open人工智能等初始进入者。相反，区块链网络的分散化和无许可性为更合作的环境开辟了空间。这在研究领域非常重要，长期以来一直是人类进步的关键支柱。
此外，分散的网络降低了单点故障的风险，使恶意行为者难以操纵数据或算法。区块链提供的透明度也意味着对人工智能研究模型的开发和部署进行更有效的审查和审计，以促进道德实践和认可，这在学术界或任何其他方式的研究中都至关重要。
结论
ChatGPT推出已经一年半了；最新数据显示，这款人工智能软件每月拥有近2亿用户。这个数字显示了世界选择人工智能的速度，但也突出了集中化的风险。
从好的角度来看，人工智能创新不需要独立发挥作用。将其变革力量与区块链等其他4IR技术相结合，可能是解锁更值得信赖和人工智能用例的迫切策略。
