如今关于#AI 、隐私和去中心化的讨论非常热烈，以至于很容易迷失在行话中。这就是为什么当我在《Spilling the TEE》播客中听到温哥华大学副教授及AutonomysNetwork研究负责人冯博士时，我立刻坐直了身子。作为来自@DAO Labs 的Autonomys HUB的社交矿工，我一直密切关注我们的行业，而冯博士对可信执行环境和#ConfidentialAI 的看法对任何在Web3和AI中构建的人来说都至关重要。

冯博士用一句话总结得非常好，这句话让我印象深刻：

他将TEE比作城堡。想象一下在你信任的堡垒内运行你的AI代码和数据，即使它位于别人计算机上。这就是TEE的作用。它们划出安全、隔离的区域，以便你的模型可以私密且诚信地计算。在一个计算分散在你无法控制的机器上的网络中，这种保证比以往任何时候都更重要。

你可能听说过其他隐私技术——零知识证明、多方计算、完全同态加密。它们提供了令人着迷的理论保证，但它们还不适合今天的现实世界AI工作负载。冯博士指出，如果我们等待这些方法迎头赶上，我们可能要等很长时间。另一方面，TEE提供了实际的隐私，仅需不到5%的开销。这足以快速运行GPU密集型任务而不费吹灰之力。

要真正理解TEE为何重要，这里是它们今天突出的关键原因：

这正是为什么#AutonomysNetwork 在其基础设施中深度构建TEE。没有隐私，AI无法被信任。没有信任，它无法扩展。我们正在创建一个隐私优先的环境，在每一步中保护模型和数据。

也许最令人兴奋的部分是接下来的事情：数十亿个AI代理在链上行动、谈判、交易，并帮助我们自动化复杂任务。

但是，为数以亿计的AI代理扩展隐私带来了全新的挑战——这就是它如此重要的原因：

如果AI代理将在我们的网络中被视为用户，他们就应该享有与我们自己一样的保密性。但是，为数以亿计的代理扩展隐私绝非易事。冯博士提出的解决方案是将TEE与强大的GPU（如NVIDIA的H100）结合起来，并在应用程序级别分配安全环境，而不是为每个单独的代理分配。这使系统保持高效，防止瓶颈，同时仍然保护每个代理的数据。

这些想法已经在现实世界中进行测试。冯博士分享了一个在不列颠哥伦比亚省的试点项目，在那里20%的居民没有家庭医生。该项目使用由TEE和链上模型驱动的去中心化AI医生来帮助填补这一空白。目标不是取代人类医生，而是证明技术可以在解决监管障碍之前提供隐私、可及性和经济性。

冯博士描绘的更大的图景同样紧迫。如果超智能仅由少数几家公司控制，这种权力的集中带来了巨大的风险。我们需要建立在开源基础之上的去中心化替代方案，Web3激励模型，以及至关重要的TEE，以提供信任层。正如冯博士所说，建设一个更加私密、去中心化和公平的AI未来依赖于我们今天所做的选择和开始的工作。

这正是Autonomys正在构建的——这也是我自豪地通过DAO Labs SocialMining Autonomys HUB贡献的原因。我分享这一点是因为它很重要——对于我们领域中的每一个建设者、研究人员和爱好者。#BinanceAlpha $BNB