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人工智能已成为金融生态系统中一股强大的力量，它提供更快、数据驱动的洞察，有望改善投资、贷款和风险管理。从为公司和个人制定个性化财务策略的人工智能顾问，到在微秒内做出数据驱动决策的高度先进的交易系统，金融人工智能领域拥有巨大的发展空间。
但有一个主要问题：偏见。
尽管金融AI系统速度快、精度高，且看似客观，但它们也带有行业数十年来一直试图消除的偏见。例如，根据利哈伊大学的数据，OpenAI的GPT-4 Turbo大型语言模型（模拟AI抵押贷款顾问或决策系统）要求特定人群的申请人信用分数比白人申请人高出120分，才能获得相同的批准，尽管他们的收入、信用记录和债务水平相同。
这种偏见不仅影响传统金融市场，也影响去中心化金融和加密货币生态系统。以人工智能驱动的市场预测平台为例。由于其数据基于价格历史、新闻情绪或社会趋势，这些平台有时会对市场异常反应过度——加密货币领域充满了“黑天鹅”事件，例如 Terra 崩盘、FTX 崩盘或监管机构的巨额罚款。
因此，这些预测工具可能会变得过于激进，甚至过度重视社会趋势和闲聊，从而导致糟糕的信号和预测。
许多人工智能系统的局限性和不透明性使其无法完全透明和可追溯。有些人甚至称其为“黑匣子”，因为人工智能模型通常透明度很低甚至为零。
值得注意的是，加密领域人工智能工具做出的决策通常难以解释——这使得用户难以理解决策的制定过程。人工智能系统缺乏标准化的审计协议，也会导致评估不一致，并可能对关键问题造成疏忽。
将区块链技术与可解释人工智能（简称 XAI）相结合，可以通过提供分散式账本所具有的不变性和透明度来解决这一问题，同时也可能改善审计方法，因为审计人员将可以完全访问平台的数据和底层算法。
XAI 模型已日益受到关注，因为它们不仅高效，还能确保决策过程公平、合乎道德。区块链技术可以通过创建 AI 决策过程的不可篡改记录来补充 XAI 的公平性，确保每个操作都可追溯、可验证。这将促进信任和问责。
区块链以无需信任的方式运行。这并不意味着这项技术不可信，而是意味着不需要第三方或中央机构来确认任何决策。由于智能合约能够自主运行，去中心化消除了对中心化实体监督流程的需要。
当模型发生变化或输出决策时，缺乏日志和版本控制可能会导致大多数人工智能平台出现信任问题。区块链技术会在不可变的账本上为记录和数据添加时间戳。
信用评分公司FICO利用区块链记录人工智能模型决策，以便监管机构追踪信贷审批等决策的制定过程。该公司去年在伦敦银行科技奖颁奖典礼上荣获“未来科技——区块链与代币化”奖。
区块链和去中心化金融协议有机会将公平性、透明度和责任感融入人工智能模型中——这是传统金融公司一直在努力实现的。
将 XAI 与链上验证相结合，可以彻底改变 Web3 生态系统中决策的制定和信任方式。例如，使用 XAI 解释去中心化自治组织的投票机制，可以帮助用户更好地理解其选择的后果。更高级的用途是将 XAI 用于借贷 DeFi 协议的风险评估。
将 XAI 与区块链技术相结合，还可以打造强大的链上监控和操纵检测工具。AI 擅长分析“三明治攻击”、“MEV 漏洞”或刷量交易的模式。这有助于发现市场异常。
一些 web3 项目已开始尝试提升 AI 透明度。例如，SingularityNET 致力于使 AI 流程可审计。另一个名为 Ocean Protocol 的平台则追踪数据的来源，确保其可信度和可追溯性。
目前，区块链与人工智能的融合才刚刚开始。研究人员正在探索混合模型，将区块链的完整性、可解释人工智能的清晰度以及偏见检测工具整合到能够自我监控并潜在地进行自我纠正的系统中。
但单靠技术无法解决这个问题。它还需要监管机构的关注、用户的审查以及构建这些系统的开发者的谦逊。如果说2008年的金融危机教会了我们什么，那就是盲目信任复杂而中心化的工具是危险的。
最值得注意的是，智能并不总是意味着公平。随着主流人工智能时代的到来，用户除了追求效率之外，还必须追求透明度。
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