可信去中心化 AI 的技术政策蓝图
计算机与社会
2026-05-27 v3 密码学与安全
摘要
去中心化 AI 系统（如联邦学习）由于增强了资产隐私保护，可以在进一步解锁 AI 资产市场（例如医疗数据市场）方面发挥关键作用。释放这一巨大潜力需要透明、可扩展且可验证的治理机制。然而，当前的治理方法依赖于定制的、特定于基础设施的策略，这阻碍了系统间的资产互操作性和信任。我们提出了一份技术政策蓝图，将治理要求编码为策略即代码对象，并将资产策略验证与资产策略执行分离。在此架构中，策略引擎验证证据（例如身份、签名、支付、可信硬件证明）并颁发能力包。资产守护者（例如数据守护者、模型守护者、计算守护者等）仅基于这些能力包来执行访问或运算。这种将策略处理与能力解耦的核心概念使得治理能够在不重新配置 AI 基础设施的情况下演进，从而创造了一种透明、可审计且对变更具有弹性的方法。
引用
@article{arxiv.2512.11878,
title = {A Technical Policy Blueprint for Trustworthy Decentralized AI},
author = {Hasan Kassem and Orion Banks and Omar Benjelloun and Sergen Cansiz and Brandon Edwards and Patrick Foley and Inken Hagestedt and Taeho Jung and Peter Kairouz and Marco Lorenzi and Peter Mattson and Prakash Moorthy and Ann K Novakowski and Michael O'Connor and Bruno Rodrigues and Holger Roth and Micah Sheller and Dimitris Stripelis and Renato Umeton and Marc Vesin and Wenbin Zhang and Mic Bowman and Alexandros Karargyris},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.11878},
year = {2026}
}