BSV区块链在人工智能时代的数字化转型中的角色

news2024/9/21 4:19:54

请添加图片描述
​​发表时间:2024年6月13日



企业数字化转型已有约30年的历史,而人工智能(以下简称AI)将这种转型提升到了一个全新的高度。这并不难理解,因为AI终于使企业能够发挥其潜力,实现更宏大的目标。然而,这种快速而剧烈的变化也为企业带来了许多不确定性。

比如,如何确定你的数字技术是否如预期协同那样工作?如何确定得出的结论基于可靠的数据,并且使用的数据和设备没有被篡改?对越来越多的企业来说,这些问题的答案是:区块链。

BSV协会近期发布了一个题为《驾驭数字化转型:在自动化世界中建立信任——区块链在数据保护和交易优化中的角色》的报告。这份报告聚焦于区块链在数据保护和交易优化方面可以发挥的关键作用,展示了区块链技术如何让信任变得可触可及。

报告可见:

https://shorturl.at/5RePU

借助区块链,企业能够清晰地追踪数据的起源、变更和流转路径。区块链作为透明、安全且不可篡改的数字账本,为企业设备和数据按预期运行提供了信心和可靠保障。

信任是商业成功的基石,但在不断变化的环境之中,企业要稳固自己的地位并不容易。在数字领域,我们看到以下方面的数据都在呈现指数级增长:

关联身份: 随着在线互动的激增和加速,无论是人类还是机器的数字身份和数据源,在数量和类型上都有了爆炸性的增长。每个数字身份都有其独特的特征、属性和权限。

交易: AI现在在自动化交易中扮演着重要角色,它接管了那些原本需要人类来完成的交易任务。值得注意的是,这也使得每笔交易都产生更多数据。

数字化流程: 企业为了实现效率提升,就需要将某些物理流程数字化——例如,使用生成式AI(GenAI)进行客户服务和追加销售,以及,引入扩展现实技术,包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)等。

当前新一波数字化转型浪潮的一个主要推动力是经济效益。在过去一年半的时间里,企业对生成生成式AI进行了大量投资,这是有充分理由的。根据波士顿咨询集团的报告,使用生成式AI工具能够迅速把工人的生产力提高10%到20%,甚至更多。AI的应用还可能最终解决长期存在的技术人才短缺问题。用更少的人完成更多的工作,AI的应用可以显著地为企业节省成本。

迄今为止,企业领导者倾向于通过面对面的互动和实物证据来验证身份:亲自签署合同;查看官方印章、封缄或身份证、接受现金支付等。然而,今天的数字技术使信任问题变得更加复杂。当物联网设备在无人参与的情况下进行交互时,我们如何确保信任?当人工智能技术的发展使得“真实”与“伪造”之间的界限变得模糊,我们如何确定图片或声音的真实性?

另一方面,生成式AI带来的风险是确实存在的。2023年,AI生成的美国五角大楼“爆炸”图片导致股市下跌。数据滥用、安全漏洞和虚假信息等问题对数字时代的信任构成了棘手的挑战。随着企业使用更多种类的数字化技术,这些的风险和不确定性也在增加。企业能否确保设备、系统和解决方案安全可信,确保它们能够处理工作负载,并确保它们之间的数据交换和交互是透明且可验证的,这对今天的商业运作至关重要。

身份信任: 确保他们交互的数字身份是真实且可验证的。区块链可以作为可信身份验证的不可篡改的,透明的信息源,因为其交易记录或“账本”是不可更改的。

所有权信任: 验证知识产权、版权和数字资产、信息及数据的所有权。区块链账本充当数字足迹,让你清楚知道每份数据的起源和时间点。

数据信任: 保证信息保持不变,并从源头可追溯。区块链的透明机制让你能够检验数据的完整性,确认数据可靠性。

系统信任: 减少防止数据传输错误所需的反复检查。区块链可以在缺乏信任的环境中实现可信的数据共享。例如,它可以帮助确定内容的来源,确保企业对使用这些数据的自动化系统的信任。

AI时代的企业信任构建至关重要。BSV区块链凭借其透明和不可篡改的特性,在身份验证、数据安全和系统可靠性方面发挥了关键作用。通过结合AI与区块链技术,企业不仅能够提升效率,还能确保在数字化转型过程中保持信任与安全。这种双管齐下的策略,将成为企业在快速变化的市场中保持竞争优势的关键。


目前,全球已有超过400个项目构建于BSV区块链之上。凭借坚如磐石的协议及超高的网络性能,BSV生态系统迅猛发展,我们期待未来出现更多前所未有的商业应用。

  • 对BSV区块链开发感兴趣的朋友,可以前往我们的中文开发者专区:BSV区块链

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1947374.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Flowable-整合系统角色人员

一、整合角色人员 在设置审批人和候选人的时候,我们希望能够选取业务数据库中的用户,也是是集成系统中的用户和角色,来帮助我们快速选择审批人,不再需要通过flowable的用户。 1. 加载系统用户 在设置候选用户的时候&#xff0c…

手把手教你本地运行Meta最新大模型:Llama3.1,可是它说自己是ChatGPT?

就在昨晚,Meta发布了可以与OpenAI掰手腕的最新开源大模型:Llama 3.1。 该模型共有三个版本: 8B70B405B 对于这次发布,Meta已经在超过150个涵盖广泛语言范围的基准数据集上评估了性能。此外,Meta还进行了广泛的人工评…

ADS 使用教程(十六)Using Sliders for Data Processing

上一篇:ADS 使用教程(十五)Multi-Dimensional Data Processing in ADS 在这一节,我们来谈论一下如何在进行多维数据处理时使用滑块(Sliders)来进行数据处理和分析。通过该方法,我们可以通过拖动…

SkyWalking入门搭建【apache-skywalking-apm-10.0.0】

Java学习文档 视频讲解 文章目录 一、准备二、服务启动2-1、Nacos启动2-2、SkyWalking服务端启动2-3、SkyWalking控制台启动2-4、自定义服务接入 SkyWalking 三、常用监控3-1、服务请求通过率3-2、服务请求拓扑图3-3、链路 四、日志配置五、性能剖析六、数据持久化6-1、MySQL持…

相机的内参与外参

目录 一、相机的内参二、相机的外参 一、相机的内参 如下图所示是相机的针孔模型示意图: 光心O所处平面是相机坐标系(O,P),像素平面所在坐标系为像素坐标系(O’,P’)。 焦距f:O到O’的距离 相机的内参表示的是相机坐标…

运算符的运算顺序

【单目算术位关系,逻辑三目后赋值】 ![在这里插入图片描述] (https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e4c8f4e22b5044a48154bf7378e3b3b3.png)

【React】useState:状态更新规则详解

文章目录 一、基本用法二、直接修改状态 vs 使用 setState 更新状态三、对象状态的更新四、深层次对象的更新五、函数式更新六、优化性能的建议 在 React 中,useState 是一个非常重要的 Hook,用于在函数组件中添加状态管理功能。正确理解和使用 useState…

同步库存扣减到数据库

跟接上文: 并发情况下的库存扣减 一 库存扣减 public DefaultTreeFactory.TreeActionEntity logic(String userId, Long strategyId, Integer awardId, String ruleValue, Date endDateTime) {log.info("规则过滤-库存扣减 userId:{} strategyId:{} awardId:{}", u…

结合el-upload上传组件,验证文件格式及大小

结合el-upload上传组件&#xff0c;验证文件格式及大小 效果如下&#xff1a; 代码如下&#xff1a; upgradeFirmwareInfo.vue页面 <template><div><el-dialog title"新增固件升级包" :visible.sync"dialogFormVisible"top"7vh&qu…

电商数据集成之电商商品信息采集系统架构设计||电商API接口

一、引言 本架构设计文档旨在阐述基于 Selenium 的电商商品信息采集系统的整体架构&#xff0c;包括系统视图、逻辑视图、物理视图、开发视图和进程视图&#xff0c;并提供一个简单的采集电商商品信息的 demo。该系统通过模拟浏览器行为&#xff0c;实现对电商商品信息的自…

力扣高频SQL 50题(基础版)第九题

文章目录 力扣高频SQL 50题&#xff08;基础版&#xff09;第九题197. 上升的温度题目说明思路分析实现过程准备数据实现方式结果截图总结 力扣高频SQL 50题&#xff08;基础版&#xff09;第九题 197. 上升的温度 题目说明 Weather ---------------------- | Column Name…

从防范到防御异常场景处理机制终于闭环了

前言 为什么要做异常场景自动化监控&#xff1f; 怎么做&#xff1f; 做这件事情的意义! 前言 QA在异常场景的处理上&#xff0c;之前更多地侧重于防范&#xff0c;通过风险评估、异常测试等手段降低异常发生的概率。异常场景数据的自动化监控更多地侧重于防御&#xff0c…

【北京迅为】《i.MX8MM嵌入式Linux开发指南》-第三篇 嵌入式Linux驱动开发篇-第四十九章 平台总线总结回顾

i.MX8MM处理器采用了先进的14LPCFinFET工艺&#xff0c;提供更快的速度和更高的电源效率;四核Cortex-A53&#xff0c;单核Cortex-M4&#xff0c;多达五个内核 &#xff0c;主频高达1.8GHz&#xff0c;2G DDR4内存、8G EMMC存储。千兆工业级以太网、MIPI-DSI、USB HOST、WIFI/BT…

matlab 小数取余 rem 和 mod有 bug

目录 前言Matlab取余函数1 mod 函数1.1 命令行输入1.2 命令行输出 2 rem 函数2.1 命令行输入2.2 命令行输出 分析原因注意 前言 在 Matlab 代码中mod(0.11, 0.1) < 0.01 判断为真&#xff0c;mod(1.11, 0.1) < 0.01判断为假&#xff0c;导致出现意料外的结果。 结果发现…

CCS(Code Composer Studio 10.4.0)编译软件中文乱码怎么解决

如果是所有文件都出现了中文乱码这时建议直接在窗口首选项中修改&#xff1a;选择"Window" -> "Preferences"&#xff0c;找到"General" -> "Workspace"&#xff0c;将"Text file encoding"选项设置为"Other&quo…

Android lmkd机制详解

目录 一、lmkd介绍 二、lmkd实现原理 2.1 工作原理图 2.2 初始化 2.3 oom_adj获取 2.4 监听psi事件及处理 2.5 进程选取与查杀 2.5.1 进程选取 2.5.2 进程查杀 三、关键系统属性 四、核心数据结构 五、代码时序 一、lmkd介绍 Android lmkd采用epoll方式监听linux内…

关于私域终局的几个观察 【后续加图】

01 私域流量的本质 每个人对「私域」的定义都不一样。 最初&#xff0c;大家认为私域其实就是把微商往高级了说&#xff0c;于是 2020 年我看到许多朋友一窝蜂到朋友圈卖货&#xff0c;冒出了一个段子叫「我们都活成了微商」。 最开始&#xff0c;我也以为「私域」只是微信…

微服务实现全链路灰度发布

一、实现步骤 再请求 Header 中打上标签&#xff0c;例如再 Header 中添加 "gray-tag: true" &#xff0c;其表示要进行灰度测试&#xff08;访问灰度服务&#xff09;&#xff0c;而其他则访问正式服务。在负载均衡器 Spring Cloud LoadBalancer 中&#xff0c;拿到…

普中51单片机:DS1302时钟芯片讲解与应用(十)

文章目录 引言基本特性什么是RAM&#xff1f;什么是涓流充电&#xff1f; 电路图和引脚说明通信协议以及工作流程寄存器控制寄存器日历/时钟寄存器 DS1302读写时序代码演示——数码管显示时分秒 引言 DS1302 是一款广泛使用的实时时钟 (RTC) 芯片&#xff0c;具有低功耗、内置…

Docker-Compose实现MySQL之主从复制

1. 主服务器(IP:192.168.186.77) 1.1 docker-compose.yml services:mysql-master:image: mysql:latest # 使用最新版本的 MySQL 镜像container_name: mysql-master # 容器的名称environment:MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456 # MySQL root 用户的密码MYSQL_DATABASE: masterd…