【区块链 + 文化版权】慧形AI 知识分身 | FISCO BCOS 应用案例

慧形AI 知识分身项目通过使用知名人士的数据， 训练出智能化的知识分身， 让专家回复的内容贴近个人语言风格和思维方式。该系统为专家提供了一个与粉丝交流的新渠道， 所有人都能通过知识分身获取想要的知识。

系统在利用区块链技术增强数据的透明度和安全性的同时， 同时引入了区块链奖励机制以激励数据贡献，项目一期已成功上线。

具体来看， 区块链被用于记录每个AI 知识分身的训练过程、使用过的数据集、模型调整记录等， 当用户使用某个知识分身时， 可以查证其背景， 保证模型数据的可靠性和可信度。

同时， 贡献数据的用户可获取积分奖励， 区块链的智能合约能够自动判断用户贡献数据的频率， 并分发相应奖励，鼓励更多人参与贡献数据。

此外， 用户在使用某个知识分身时， 可以通过区块链上的微支付系统即时支付，保障交易的安全和即时。

慧形AI 知识分身的用户等级系统是基于国产区块链底层平台FISCO BCOS 打造的， 用户成就被写在区块链上， 保障公开透明、不可篡改和不可转移。随着用户等级系统的升级， 用户可获取相应的奖励机制， 增加正反馈和粘性。

项目试运行阶段，AI知识分身也面临诸多挑战和难点，主要包括以下几个方面：

数据隐私与安全性问题： 在AI 知识分身中， 涉及大量用户隐私数据， 如何确保在区块链上存储和共享的数据不会被恶意使用或泄露，是一个重大挑战。

计算与存储资源需求： 区块链网络在现阶段具有较高的计算和存储成本。如何在去中心化的环境中有效分配资源，实现高效的AI 模型训练和推理，是一个关键难题。

共识机制与效率冲突： 区块链通常依赖于某种共识机制（如PoW、PoS 等）来保证数据的一致性和安全性，如何平衡AI 模型所需的实时性与区块链系统的共识效率，是需要解决的问题。

数据质量与模型透明性： AI 系统需要高质量数据进行学习和推理， 但区块链网络的数据质量参差不齐。确保训练数据准确性和在区块链上构建可信AI 模型是技术难点。同时， 保持AI 模型在区块链环境中的透明性和可解释性，符合法律和伦理规范也是挑战。

展望未来， AI 知识分身与区块链结合的应用场景及其预期效果可以体现在多个领域， 如连接专家与粉丝， 促进专业领域问题的交流等。专家通过知识分身回答问题获取收益，粉丝则能够更进一步地与专家进行沟通，便捷获取专业信息。