从机器人三定律到可信AI：技术与伦理的演进之路

科幻作家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在1942年的短篇小说《环舞》（Runaround）中首次提出了著名的机器人三定律（Three Laws of Robotics）：

• 第一定律：机器人不得伤害人类，或通过不作为伤害人类。

• 第二定律：机器人必须服从人类给予的命令，除非该命令违反第一定律。

• 第三定律：在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人可以保护自己。

尽管阿西莫夫的三定律并非真实的技术规范，而是一种文学创作，但它对现实世界的机器人学和人工智能（AI）伦理讨论产生了深远影响，启发了关于AI安全性、伦理设计和责任归属的思考。

在当今AI开发中，虽然没有直接采用三定律，但类似的原则（如“以人为本”“透明性”）被广泛提及，尤其是在可信AI（Trustworthy AI）的背景下。可信AI的目标是让用户能够信任AI系统，放心地将其用于决策或日常生活中，同时最大限度地减少潜在风险和负面影响。

如何实现可信AI？我们可以套用机器人三定律提出以下问题：

• 安全性：如何确保AI不会直接或间接伤害人类？

• 服从性：AI是否应无条件服从人类指令？

• 自主性：AI如何在保证自主能力的同时，也受限于人类设定的边界？

要回答这些问题，就需要在设计、开发和应用AI时兼顾可靠性、安全性、透明性、公平性、可解释性和隐私保护。然而，既要透明又要保护隐私的需求常常让技术开发者感到头疼。

为了解决这一矛盾，加密技术成为关键。区块链因其公开性和透明性，与AI数据敏感性的冲突看似不可调和，但结合加密技术却能实现突破。例如，零知识证明（Zero-Knowledge Proof，简称ZK）和全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，简称FHE）正逐渐成为解决这些问题的核心工具。

零知识证明允许验证特定命题的真实性，而无需泄露具体细节。例如，证明一个钱包地址属于你，而无需透露密码或其他账户信息。

全同态加密则允许在加密状态下进行运算，并输出加密结果。这意味着数据在整个计算过程中都保持加密状态，从而解决了透明性和隐私保护之间的矛盾。FHE的概念最早由Craig Gentry在2009年提出，目前已被IBM、Microsoft等公司不断改进。

在区块链领域，Mind Network是一个将全同态加密与可信AI相结合的创新项目。其定位是链上智能体的基础设施，赋能开发者实现完全加密的区块链网络。该项目已获得Binance Labs、Hashkey、Animoca Brands等投资，并得到了以太坊基金会的资助。

Mind Network还引入了一个新协议——HTTPZ。这是基于FHE技术的协议，能够在保持加密状态下对数据进行计算，实现端到端的安全传输。在此基础上，AgenticWrold成为AI Agents的共识基础。

“HTTPZ”的提出还催生了“加密主权”的概念。如果去中心化账本和去中心化智能融合，“HTTPZ”时代的公民被称为CitizenZ。CitizenZ强调个人对言论、数据、资产和其他数字财产拥有绝对控制权，同时遵循以下原则：

• 去除中间人：参与权利，如投票，不需要第三方中介。

• 无需信任的安全性：系统安全性基于密码学，而非实体。

• 透明度：完全可验证的流程，基于区块链，不受篡改影响。

• 主权控制：个人完全控制诸如财产、数据和投票等基本权利。

以公民投票为例，CitizenZ在未来基于区块链和AI进行投票时，具备以下特点：

• 可验证：使用零知识证明验证投票有效性，而不透露选民身份。

• 加密计票：采用同态加密进行加密计数，确保投票的公正性。

• 防篡改：区块链提供不可篡改的投票记录，确保透明度。

Mind Network不仅为行业提供基础设施，还在BNB Chain和MindChain上搭建了一个名为AgenticWrold的多链智能体经济体系。用户可以通过质押代币创建自己的AI智能体，并通过学习和任务获取奖励。

MindChain是一条专为FHE验证量身定制的Rollup链，能够处理大数据并实现快速结算和高安全性交易。目前，Mind Network已经进入代币化阶段，空投已发放完毕，并开放了staking功能。

昨天，Mind Network已在Binance Wallet完成打新，超募170多倍，目前在Binance Alpha、Kraken等交易所开放交易。