##### AI結合區塊鏈，可能嗎？

微軟投資的OpenAI聊天機器人「ChatGPT」全球爆紅，掀起了一股「詠唱」潮。

從社群文案撰寫、程式碼檢查、不同風格的藝術圖片產生，都可以靠AI完成。隨著AI熱度一路成長，區塊鏈上許多和AI相關的概念幣價格，也跟著水漲船高，在二月寫下一週暴漲超過100%的紀錄。

「人工智慧」和「區塊鏈」是近年最熱的兩大議題，如果將區塊鏈和AI結合在一起，是否會產生加乘效果，激發出更多的可能性呢？

來聽聽ChatGPT本人，跟區塊鏈、AI專家分別怎麼說？

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##### 區塊鏈結合AI，ChatGPT本人、專家怎麼說？

Ｑ：AI能影響的範圍，是「區塊鏈本身」還是「區塊鏈上的應用」呢？

ChatGPT：可優化區塊鏈性能

ChatGPT表示，AI可以用來優化區塊鏈的性能、提高交易速度、減少鏈上的交易費用，還能檢測與防止區塊鏈上的詐騙行為，提高區塊鏈的安全性。

區塊鏈技術也可以用來支援AI運作，區塊鏈上的數據不只可以用來訓練AI，由於區塊鏈具有去中心化的特點，因此這些數據可以被多個用戶共享，提升AI的訓練效率和準確性。

此外，區塊鏈還可以用來儲存、保護AI演算法和模型，讓用戶安全地分享或交易這些演算法和模型。

專家：兩者無重疊或相交

區塊鏈碳權新創Hashgreen執行長徐子旻表示，雖然AI和區塊鏈，都是近期相當熱門的兩個議題，不過，這兩個議題就像是兩個不同的賽道同時進行，並沒有明顯的重疊或相交。

對於ChatGPT的回答，區塊鏈AI新創Chainsight執行長何建幟認為，AI要提升區塊鏈性能沒這麼容易，但是 對於減少區塊鏈上的詐騙、提高安全性是有可能的。 只要提供AI足夠的犯罪數據加以訓練，例如有漏洞的智能合約、犯罪交易紀錄等，AI就能透過訓練預判新的交易或合約是否有風險。

區塊鏈上的數據雖然透明、公開，但詐騙或是網路犯罪的鏈上數據，卻很難取得。詐騙或犯罪地址大多用完就丟，雖然可以透過舊數據找到新的數據，但透過混幣等其他手段很難追蹤。而AI可以評估交易風險高低、判斷帳戶地址金流圖，或進行智慧合約審核，讓區塊鏈上的安全性可以提升。

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Q：AI、區塊鏈，現在或未來可能有哪些應用？

ChatGPT：可帶來獨特應用

ChatGPT認為，AI和區塊鏈結合後，可以帶來一些獨特的應用，包括去中心化預測市場、知識產權驗證、和數據市場。

專家：區塊鏈大量原生數據是優勢

例如，Chainsight蒐集250億筆鏈上交易、暗網數據、以及Chainsight專有標籤數據，透過大量數據讓AI學會判斷每筆交易風險。

何建幟也指出，現在區塊鏈上的問題在於門檻過高，未來也許可以有「Web3GPT」，透過聊天的方式讓用戶直接了解鏈上發生的事情，讓區塊鏈走向大眾。就像Google讓人們可以更容易的進入Web2的世界，而結合AI和區塊鏈的「Web3GPT」，可能就是讓Web3普及化的重要入口。

至於目前區塊鏈上和AI相關的應用或是項目究竟有哪些，徐子旻分析，基本上可以分成兩大類：淺層整合和中度整合。

第一類：淺層整合

目前，大部分區塊鏈上的AI項目都屬於這類。例如，一些AI平台讓用戶能買賣算力和資料，並把加密貨幣當作一個中介工具，利用平台幣將這群用戶綁在一起。這其實就是一個最簡單的例子，但這就只是單純的工具代幣，而沒有實現「整合」。

第二類：中度整合

而目前區塊鏈上這類型的整合，就少了很多。徐子旻指出，這是因為區塊鏈基本概念「透明、開源」，其實與AI的商業化相互牴觸。

不過，像是去中心化平台Cortex（CTXC），就可以算是一個將區塊鏈技術與人工智慧 (AI) 相結合的案例。

透過把AI模型的運行放在區塊鏈上，把AI執行透明化，且可以在節點上跑AI模型，模型完全公開放在網路上，就屬於較深入的整合。

徐子旻認為，AI和區塊鏈之間，有太多互相牴觸的問題需要處理，包含能源問題、運作效率、速度等，未來如果這些問題排除，也許才更適合談「整合」。

##### AI、區塊鏈整合的問題與挑戰

Q：AI和區塊鏈結合後，會帶來哪些問題、挑戰？

ChatGPT：會消耗大量能源

ChatGPT指出，AI和區塊鏈的整合，可能會面臨以下五個問題。

數據隱私
數據品質
能源消耗
算法透明性
複雜性

區塊鏈公開透明的特色，可能導致AI演算法中，數據洩漏和隱私侵犯的問題，再加上鏈上的數據可能不完整、不準確，以及演算法和區塊鏈的透明性相牴觸，都可能進而影響AI模型的準確性和可信度。

另外，區塊鏈記帳需要消耗大量能源，而再加上AI演算法的運行，可能會導致更高的能源消耗，進而對環境造成負面影響。最重要的是，區塊鏈和AI技術都相當複雜，將兩者結合在一起，就可能會增加系統的複雜性和難度，進而增加開發和維護的成本。

專家：AI回答不一定正確

對此，何建幟表示：「AI現在的問題在於，回答可能不一定是正確的，但是它會很有自信的說『就是這樣』！因此當我們使用AI的時候，必須注意可能存在的錯誤。應該將AI當作輔助工具，需要再檢查和驗證，而不能完全依賴其結果。」

何建幟也另外指出，AI訓練需要很大的算力，而區塊鏈的特色就是驗證節點越多，達成共識的越長，速度也就越慢。，所以用區塊鏈運作AI實質效益不大、也很少有人投入，因此能源消耗的問題並不一定會以ChatGPT所推論的方式而發生。

徐子旻則表示，開發AI的目的，是為了要解決人類常有的問題、推進人類的能力，往產值更高的方向前進；而區塊鏈的目標，是要讓所有發生的事情，都記錄在去中心化的帳本上，兩者的方向其實完全不一樣。

徐子旻舉例，AI的訓練與使用，必須在一個高效率的伺服器資料中心裡發生，但效率低落一直是區塊鏈的一個問題，因為要被每個人驗證、重複做計算，而這就會導致區塊鏈上的AI價格很高或是表現不好。

##### 對AI與區塊鏈未來發展性

Q：AI與區塊鏈結合，有哪些趨勢？

ChatGPT：AI是區塊鏈下一個爆發領域之一

ChatGPT認為，這將會是一個非常有潛力的領域，區塊鏈和AI的整合，不僅讓AI更加安全、透明與可靠，也能提高區快鏈的效率與價值。

ChatGPT指出，現在已經有一些項目，在利用AI來解決區塊鏈上的問題，例如區塊鏈上的身份驗證、智慧合約的自動化執行等。

未來，可能會有更多項目利用AI，來提高區塊鏈的效率和性能，例如AI支持的區塊鏈節點選擇、智慧合約的自動編寫，和智慧合約的自動安全檢測等。

另外，區塊鏈的分散式架構和不可逆的記錄特性，也能確保AI模型的透明度和可追溯性，這對於在意AI模型的開放性和公平性的機構或政府部門來說非常重要。此外，區塊鏈技術還可以確保AI模型的安全性。

ChatGPT表示，「AI絕對是區塊鏈下一個爆發的領域之一。」它舉例，AI和區塊鏈的結合可以產生許多新的商業模式和解決方案，例如AI和區塊鏈的去中心化數據市場，可以讓個人和機構在不暴露私人數據的情況下進行數據交換。

專家：AI聯合式學習可發揮價值

不過，AI的聯合式學習（federated learning）在區塊鏈上或許能發揮價值。

徐子旻舉例，由於資料可以產生很珍貴的學術價值，因此大部分的醫院不喜歡、也不太願意提供內部的數據。

聯合式學習的作法，就是拿AI模型分給不同的醫院，讓他們用各自資料訓練，再把收回來的模型整合、平均、再分派、再學習。透過重複這個流程，就不會有人看到醫院的內部數據資料，但最終可以得到一樣的成果。

聯合式學習的一個問題點在於「公平性」，因為沒有人能確保所有的醫院都提供了「真實數據」。透過區塊鏈透明、公開、不可竄改的特性，就可以在一定的程度上實現公平性（例如用抽查的方式進行驗證），成為區塊鏈讓AI訓練更順暢的一個結合點。

何建幟認為，「AI現在已經應用在很多產業之中，包括區塊鏈。」對於AI與區塊鏈結合的未來發展，可能會有不錯的創新，但也會帶來風險。

由於區塊鏈懂的人不多，門檻比較高，也許能藉由AI降低門檻、打造更好的用戶體驗。對於區塊鏈領域中的詐騙、駭客攻擊，AI可以大幅提升守備安全性。另外也可以透過AI或是「Web3GPT」確認交易風險，包括審查是否是假代幣、假投資，以及交易地址是否有問題。

AI在詐騙方面雖然提高了安全率，但也帶來更多風險。何建幟舉例，現在已經有很多駭客利用ChatGPT找出智慧合約的漏洞進行攻擊。再加上生成式AI可以產出大量內容，文章與資訊的真假難辨，成本又低，未來在假消息或是詐騙方面的數量勢必會再增加。

不過，AI為區塊鏈上的資安攻守戰，帶來的究竟是威脅還是優勢，何建幟表示，「其實就是攻擊者和守備者，現有戰力同時乘以十倍，並沒有對誰比較有優勢，主要還是看誰的動作比較快。」

何建幟最後也指出，「不管是在防詐或是其他領域，還是很期待未來AI和區塊鏈，能有更多創新應用，也有在思考更多AI和不同產業的結合，希望能讓Web3能變得更好、更親民。」

彩蛋：專家怎麼看ChatGPT的觀點？

文章的最後，加碼訪問了產業專家對於ChatGPT的回答有什麼看法。

徐子旻認為，雖然ChatGPT給出的這些回答有寫作結構完整性，可以列舉、起承轉合、提及重要關鍵字等，但若仔細看內容，就會發現很像是大學生的通識課作業，老師問什麼它就會試著回答，不管問題有沒有道理。

如果把ChatGPT當成智庫，會是很好的用法，因為ChatGPT能夠協助發散性思考並整合資訊，在有明確的資訊的時候，可以丟大量的文稿給它濃縮、重組、重新架構。由於他的資訊來源是明確的，比較不會出現言之無物的狀況。

何建幟表示，AI工具畢竟還是由人訓練出來的，怎麼挑選數據和訓練方法都會影響模型表現。

何建幟補充說明，ChatGPT第一階段採取「監督式學習」，透過網路上的資料訓練出較為客觀的基礎模型（Base Model），加上人類對話數據對模型進行微調。第二階段OpenAI僱用大量人力，採取「人類反饋強化學習」（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF），讓人們從AI生成的多種回答中排序出人類偏好的答案。而這樣人為訓練的獎勵模型，似乎也意外造成ChatGPT第三階段模型對錯誤內容的判斷力下降，所以現在OpenAI的研究人員正致力降低第二階段人為的影響，提升模型的正確率。

不過，只經過幾個月的時間，ChatGPT就有了能力上的大躍進，隨著未來技術不斷進步、版本不斷升級，應該能看到更強大的AI出現，並且為人類的生活帶來更多的驚喜。

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核稿編輯：高敬原

南台灣最具指標性的創新創業盛會：2026 Meet Greater South 亞灣新創大南方，將於 8 月 28 日（五）、29 日（六）在高雄展覽館北館盛大登場。今年展會集結超過 200 家解決方案的參展商，與超過 30 家來自美國、香港與新加坡等國際新創，以及 15 家政府與企業生態系夥伴，共同以最全面的解決方案能量為大南方帶來一場技術與實務交鋒的盛宴。

為此，2026 Meet 大南方將今年主軸定調為「Meet Your BEST Solution」，直球對決產業第一線的核心問題，透過「企業出題、團隊解題」的精準對接，大會將 AI 應用、智慧製造與 ESG 碳管理等技術，直接翻譯成南部企業主聽得懂、用得上的解方，致力將 Meet 大南方打造成濁水溪以南最大、最接地氣的「企業痛點解方庫」。

為強化大南方在地的企業、新創團隊與跨域人才的對話，大會也籌劃「投資與企業媒合會」與「展商解方發表會」，提供精準對接的對策，以期創造產業跨域合作與合作商機。

圖／ Meet Greater South

打造六大解方展區，對焦企業轉型真實現場

為精準指引轉型路徑，讓不同背景的決策者都能快速找到解答，大會也深入盤點傳產企業家、二代接班人與中小企業主的真實痛點，將展區精心劃分出「6 大關鍵解方展區」。

其中，「智慧製造與產線升級」專區針對工廠缺工、設備老舊與良率不穩等核心問題，提供自動化、AI 視覺檢測、MES 與工業物聯網等務實解方；「數位管理與企業效率」則匯聚 AI Agent、ERP、RPA 流程自動化及資安技術，致力解決繁瑣流程並滿足跨產業的效率需求。此外，面對日益嚴苛的供應鏈標準，「淨零碳排與綠能永續」展區亦展出碳盤查 SaaS、ESG 顧問工具與能源管理系統，協助企業從容應對碳足跡挑戰。

另一方面，大會也回應社會變遷與消費市場的轉型需求。「醫療健康與高齡照護」展區帶來遠距醫療、AI 診斷與長照科技，精準填補高齡化社會下的照護人力與醫療數位化缺口。而在消費與品牌端，「未來零售與餐飲科技」不僅搭配餐飲創業沙龍，更提供 POS 系統、餐飲 SaaS、無人商店與會員 CRM 等方案以優化顧客體驗；「品牌轉型與跨境行銷」展區則專為面臨品牌老化或欲拓展海外市場的企業，提供跨境電商、AI 行銷工具與品牌策略顧問等豐沛資源，全方位護航南部企業的轉型升級之路。

展會兩天重磅推出「大南方產業轉型實戰論壇」與「餐飲創業沙龍」雙論壇。透過強大的講師陣容分享產業洞察與實戰經驗，為南台灣企業與新創搭建起最具價值的交流平台。

圖／ Meet Greater South

雙論壇與精準媒合，引爆大南方對接商機

此外，展會兩天也將透過內容議題的策動，強化產業的洞察與實戰經驗分享。其中包括了 28 日的「大南方產業轉型實戰論壇」以及 29 日的「餐飲創業沙龍」；還有「展商解方發表會」及「投資與企業媒合會」等，為南台灣企業、新創團隊與跨域人才，搭建起最立體、最豐富的實務對策與交流平台。

值得一提的是，今年大會「國際創新展區」將邀請來自超過 10 個國家、共計超過 30 支海外團隊參展，其技術涵蓋 AI、物聯網、電動車等前瞻領域，為觀展者開啟全球創業視野。同時，展會也緊密連結在地文化，推出「風土餐桌市集」攜手深耕高雄的地方創生團隊米濃聚落，集結 20 家充滿個性的風土餐飲團隊，讓科技展會中也能激盪出深厚的文化創意與在地風味。