数字发展全球研报｜区块链 +AIGC 的机理、应用与挑战

数字发展全球研报第三卷第 3 期（2025/1/13-2025/1/19）

本期综述区块链 +AIGC 的机理、应用与挑战分析，供参考。

一、区块链 +AIGC 结合机理

区块链与 AI 的结合主要有三个方面，分别是更有效保障数据真实性和提供安全保障、更有效地建立溯源机制保障业务过程留痕可追溯、更有效建立去中心化协作与激励机制。

区块链如何保障 AIGC 数据真实性与安全性保障？对 AIGC 来说，其训练和应用需要依赖大量的开放性数据，而且数据真实性和安全性至关重要。基于区块链分布式账本技术，将 AI 训练数据的元数据，如数据来源、采集时间、数据格式等信息记录在区块链上，利用区块链不可篡改的特性保证数据记录的真实性和完整性，方便对数据进行追溯和审计。

区块链非对称加密算法对 AI 数据进行加密处理，确保数据在存储和传输过程中的安全性，只有授权用户才能通过私钥解密访问数据，并利用同态加密技术，允许在加密数据上进行特定的计算操作，使得 AI 模型可以直接对加密数据进行训练和分析，进一步保护数据隐私。

基于区块链构建去中心化的数据共享平台，并通过智能合约设定数据的使用权限和共享规则。AI 开发者根据需求向数据所有者请求数据访问权限，当满足智能合约设定的条件时自动完成数据共享流程，实现数据安全、高效共享。

区块链如何协助更有效建立溯源机制？区块链通过分布式记账和智能合约，可在内容生成瞬间记录数据信息内容，包括相关主体信息、设备数据、生成时间、内容哈希值及其流转信息等，实现数据信息内容确权和溯源。智能合约还能自动执行数据信息流通交易和授权流程，保障创各参与方的合法权益。因此结合区块链可以为 AIGC 生成内容构建溯源机制。

去中心化协作与激励体系构建正是区块链的优势。区块链去中心化特点为 AIGC 的模型训练和应用提供了协作平台，不同机构和个人可在平台上共享数据和算力资源。并基于相关经济模型可激励各方积极参与，如提供数据、算力或技术支持的参与者可获得通证奖励，促进 AIGC 生态的发展。

二、区块链 +AIGC 应用场景

在开发 AI 应用时，将区块链智能合约与 AI 算法相结合，实现应用自动化和智能化，还可以提升应用的可靠性和可扩展性。在 AI 应用中，智能合约可以根据 AI 运行结果自动执行相应交易和结算操作，实现应用自动化和智能化。而将 AI 应用不同模块或任务分布在多个节点运行，通过区块链网络进行通信和协作，提高应用可靠性和可扩展性。

基于区块链建立 AI 应用的去中心化治理体系。一方面，基于 token 记录用户和节点在 AI 应用中的行为和表现，如关于数据提供质量、模型训练贡献、应用使用合规性等，通过信誉评估机制为 AI 应用的参与者建立信誉档案，激励用户和节点积极参与和合规使用；另一方面， AI 应用用户基于信用档案，通过其持有的 token 参与激励或社区治理，对 AI 应用的发展方向、功能更新、数据使用等重要事项进行决策，避免中心化机构对 AI 应用的过度控制。

在具体应用上，理论上可以应用于各个领域，尤其是构建激励机制方面，在具体阐述时不再一一提到，但确实可以应用在包括以下场景在内的各个领域，其具体构建逻辑可谓大同小异，如果读者感兴趣，我们可以具体对接来共同探讨协助开发推进。以下仅举一些常见的场景。

内容创作与媒体应用方面。作家、艺术家等创作者使用 AIGC 辅助创作时，区块链可实时记录创作过程和版权信息，确保原创内容不被抄袭和篡改，维护创作者权益。基于区块链的去中心化内容分发网络，可实现 AIGC 内容的高效传播，用户可直接从节点获取内容，无需依赖中心化平台，降低内容传播成本，提高传播效率。

金融领域。结合区块链和 AIGC 技术，可对金融市场数据进行更精准的分析和预测。区块链确保数据的真实性和不可篡改，AIGC 利用这些数据进行深度学习和分析，为投资者提供更准确的投资建议。AIGC 模型通过分析区块链上的金融交易数据、用户信用数据等，可更全面、准确地评估金融风险，帮助金融机构做出更合理的风险控制决策。

医疗健康。区块链可安全存储和管理医疗数据，AIGC 利用这些数据进行疾病预测、辅助诊断等。患者的医疗记录经区块链加密保护，只有授权的医生和医疗机构可访问，同时 AIGC 可基于大量医疗数据进行分析，为疾病的早期发现和治疗提供支持。在药物研发过程中，区块链可记录研发数据和过程，确保数据的真实性和可追溯性。AIGC 可通过分析大量的药物研发数据，加速药物发现、临床试验设计等过程，提高研发效率。

教育领域。区块链可记录学生学习数据，如学习进度、学习成绩、学习偏好等，AIGC 根据这些数据为学生提供个性化的学习方案和教学内容，提高学习效果。教育机构和教师使用 AIGC 创作的教学资源，如在线课程、教学课件等，可通过区块链进行版权保护，确保教育资源合法使用和传播。

三、区块链 +AIGC 结合挑战

技术层面，一方面是区块链的交易处理速度和吞吐量需要结合恰当的共识机制，以满足 AIGC 大规模数据处理和实时交互需求，避免大规模 AIGC 内容生成和上链存储时可能出现的问题；另一方面，区块链和 AIGC 技术体系复杂，融合需要跨领域专业知识，开发难度大，目前在这方面成熟的技术框架和标准还不多。

法律与监管层面，首先是区块链 + AIGC 产生很多新问题，如 AIGC 生成内容的版权归属、责任界定等，法律规定不明确，易引发法律纠纷，而这些争议纠纷处理存在一些模糊与不确定性，需要有对区块链和 AI 运作机遇与相关法律领域均比较熟悉和掌握相关经验的法律专业人士参与；其次，区块链的去中心化和 AIGC 的快速发展，使监管机构难以对内容和数据进行有效监管，如 AIGC 生成的虚假信息和有害内容传播难以控制，这个可能需要不断总结经验，切实维护数据安全和相关主体合法权益。另外，尽管有技术保障，但区块链和 AIGC 仍可能存在数据泄露风险，如黑客攻击、技术漏洞等，威胁用户隐私，这些虽然是老生常谈的问题，但确实在操作中需要不容忽视，要采取切实措施加以保障。

主编 丨 张烽

出品 丨 数字治理研究 / 万商天勤