近日，多家知名品牌门店及开发商因人脸识别顾客，并打上“熟客”标签，引发巨大的舆论争议，名创优品更因此被立案。与此同时，人脸识别技术性在交通出行、社会治安、疫情防控等层面无疑起了决定性的作用。AI人工智能，到底对于人类而言：是鲜花还是洪水猛兽？区块链AI协作开发应用平台ASC将区块链与AI人工智能深度融合，从根本上解决?AI应用安全性，彻底打破AI应用开发数据被控制垄断。ASC以实践证明：技术本无罪。
人脸识别乱象何时停？区块链构建信任体系
从之前李开复在公开演讲中说漏嘴的片段来看，人脸识别数据的胡乱利用，很可能已经到了毛骨悚然的地步。当技术发展到一定阶段，你可能都会发现，最终需要解决的都是信任问题，人工智能也不例外。智能设备之间，以及智能设备与人之间的信任体系，如何构建成为悬而未决的疑问。显然，传统的中心化系统无法给予。
BRC-20交易市场UniSat Marketplace已取消积分访问门槛:5月11日消息，BRC-20 交易市场 UniSat Marketplace 宣布访问门槛已经取消，即不再需要 UniSat 积分即可进行使用。[2023/5/11 14:56:30]
随着比特币的普及度越来越高，区块链技术作为比特币的底层构架，利用其去中心化、不可伪造、公开透明、分布式记账、不可篡改、智能合约等特点，向世人展示了一种不需要中介就可以实现价值传递的可能。
在技术上，ASC通过对现有区块链系统进行升级改造，利用外挂Docker容器的方案突破AI应用编程语言、运行环境和应用复杂的限制，使得AI应用能够利用区块链技术来进行数据、服务等资源的流通。ASC将AI和区块链进行完美结合，将AI应用开发过程和使用，拆分为不同角色，目的在于打造一个全民都可以参与的AI人工智能平台。
高盛、毕马威、摩根士丹利因发表误导性声明导致SVB破产被起诉:金色财经报道，硅谷银行（SVB）倒闭引发的全球银行业危机使行业巨头陷入了法律困境。据报道，毕马威会计师事务所（KPMG LLP）作为SVB的审计师，其承销商包括高盛集团（Goldman Sachs Group Inc）、摩根士丹利（Morgan Stanley&Co.）和美国银行（Bank of America Corp），均因发表误导性声明导致SVB破产而被起诉。
根据旧金山联邦法院提交的一份诉状，硅谷银行的银行审计师和承销商被列为诉讼对象。起诉书提到SVB首席执行官Greg Becker和其他银行高管被列为被告。诉讼提到被告歪曲了SVB的资产负债表实力、流动性和在市场上建立的地位。而高管、审计师和承销商据称隐瞒了该银行面临的风险规模。
据彭博社报道，毕马威、高盛、美国银行、摩根士丹利和其他被告到目前为止还没有对此事发表评论。然而，根据诉讼指控，承销商对该银行的股票发行发布了误导性的注册评论，导致其崩溃。诉讼文件提到，这些说法并不属实。[2023/4/8 13:52:07]
三大技术优势助力，ASC打造人工智能新秩序
比特币全网未确认交易数量为20429笔:金色财经报道，据BTC.com数据显示，目前比特币全网未确认交易数量为20429笔，全网算力为279.55 EH/s，24小时交易速率为3.87交易/s，目前全网难度为39.35 T，预测下次难度下调1.32%至38.83 T，距离调整还剩9天21小时。[2023/2/3 11:44:36]
如果说，AI人工智能是最具效率的生产力，区块链则建立起了更加稳定的生产关系。凭借三大强大的技术优势，ASC彻底打破人脸识别乱象，建立AI人工智能新秩序，催生新产业、新业态和新模式。
1、高安全性的信息传输系统。由于区块链构建的是分布式的信任网络，在区块链上的信息必须经过网络上大多数节点的认证之后才能被接受并处理到分类账中。所以在ASC区块链网络上运行的节点数量越多，劫持或者破解这样的信任系统就越困难，从而确保ASC足够安全、可靠。同时，由于数据库已加密，未被授予访问权限的用户将无法查看任何内容，从而杜绝数据泄露风险。
Shil.me完成120万美元融资，OpenSea和小红书等参投:6月8日消息，Shil.me宣布完成120万美元融资，OpenSea Ventures、Folius、Zee Prime、Mask、XiaoHongShu (LittleRedBook)、Formless、DWeb3、Token Bay Capital、Big Brain和Vibe Capital参投，个人投资者包括Patricio（POAP创始人）、Charles（Nifty Island创始人）、Vijay（Bitscrunch创始人）、Evan Thorpe（630 Ventures）Dan Bertoli（Quona）和Jack Sun（Steel Perlot）。
筹集的资金将用于建立一个有意义的交互层，使用户不仅可以展示、分享、交易和管理NFT，还可以展示来自整个Web3生态系统的数字资产。[2022/6/9 4:11:34]
2、公开分布的数据库更可信。区块链是一个公开分布的数据库，链上数据全网可见，不可篡改。利用ASC专业的人工智能解决方案与区块链特性，不可改变的记录将会带来AI训练测试数据和模型方面的数据溯源，改善人工智能数据和模型的可信度，从而形成深度的人工智能学习；公开分布的数据库适用于网络上的所有节点，因此还可以有效解决目前人工智能领域数据孤岛问题。
3、ASC内生激励机制更有效。除了考虑到数据价值的重要性，还需要包含?AI?应用的开发者、具备运行AI?应用的平台资源提供方和消费者，ASC利用区块链技术将人工智能领域的参与方高效地链接起来，通过内生的激励机制刺激参与各方，从而加速人工智能的发展。同时，基于区块链内生激励机制，可以实现数据和价值的转换，让数据的价值回归数据的创造者，终结中心化系统下少数几家大公司对用户数据的控制。
开启人工智能新纪元：区块链+AI=ASC
除此之外，为了让区块链和人工智能更好地结合，ASC对当前区块链技术做了如下改进：
ASC采用外挂虚拟机，集成开源的Docker容器的方式来解决编程语言的限制。ASC集成Docker容器的方案能够随着开源项目Docker的进步而逐步完善。依靠约定和发布统一标准的DockerIMG镜像文件，能够使ASC的应用运行环境保持统一，且可以独立升级。在DockerIMG镜像文件中能够集成多种编程语言的环境，包括tenserflow等复杂的AI应用环境，使得在ASC节点上触发运行AI应用成为可能。
ASC突破区块链对于虚拟机的程序大小、编程语言的限制。ASC将应用的可执行文件数据、资源数据等存放在区块链之外，减少区块链的复合，将应用和资源数据的描述信息打包成标签存放到区块链上，这样当我们需要数据时，在区块链上提取出唯一的标签，之后再对应提取可执行文件数据、资源数据等。这样就解决了上述问题，ASC便可允许更大数据尺寸、更复杂的应用。
最终，ASC以区块链为底层，将AI应用开发过程和使用拆分为不同角色，发布到区块链上，提供信息发布渠道，促进AI资源互通流转，形成一个人人可参与的高效AI协作开发应用平台，激励数据所有者共享数据，激励应用开发者创造出更多有价值的应用，以满足市场的所有人工智能参与者的需求，并使得整个ASC生态系统更加稳定、丰富。
来源：金色财经
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