IC3 研究人员于 6 月 8 日发布了一份长达 155 页的调查，研究人工智能和加密货币如何相互支持。
- IC3 表示，加密钱包可以实现人工智能交易的自动化，但不会使代理独立或自主。
- 区块链可以保存内容记录，但外部工具仍必须确定材料是否由人工智能生成。
- 研究人员认为，权力下放无法消除培训偏见，尽管它可以提高透明度和更广泛的治理。
该研究表示有意义的整合仍处于早期阶段，并呼吁提供更有力的证据来证明区块链可以使人工智能代理实现自主、识别生成的内容或消除模型偏差。
该论文并没有否认加密货币。它表示，零知识证明、可信计算和区块链可以保护人工智能系统、保存记录并支持机器支付。然而研究人员认为，这些工具解决的问题比许多行业声称的更窄。
加密钱包使 AI 代理实现自动化，而无需创建自主权
“人工智能系统不会因为拥有钱包而变得更加智能，”作者写道。钱包可以让代理进行交易、支付和访问服务，而无需每项操作的批准。然而人们仍然可以更改其规则、关闭服务器或阻止对支持系统的访问。
NEW RESEARCH: IC3 just published one of the most comprehensive surveys on AI & crypto.
— Chainlink (@chainlink) June 8, 2026
As AI & agents scale, model-level guardrails aren’t enough. AI needs:
• Trusted data
• Authenticated workflows
• Verified execution
• System-level security
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研究人员还指出，集中式金融系统可以允许可编程支付。他们表示，区块链轨道可能会提供中立性和审查阻力，但项目必须显示出比中心化替代方案可衡量的好处。
“自动化不应与自治相混淆，”该论文称。
正如 crypto.news 之前报道的，MetaMask 于 6 月 8 日推出了其早期访问代理钱包。它允许人工智能系统根据用户定义的规则进行交换和其他链上交易。
此外，Robinhood 还引入了独立的代理交易和卡账户，同时使代理远离用户的主要资产。这些控制措施支持 IC3 的观点，即人类仍然负责。
区块链记录无法证明内容的创建者
IC3 表示区块链可以为文件添加时间戳并保留有关其来源的声明。然而，网络无法检查链下图像、视频或文本并确定其是否是人类或模型创建的。外部分类器必须提供该判断。
如果分类器错误，区块链将保留错误的声明。出处工具可以记录注册文件，但大多数在线内容都没有加密锚定。因此，研究人员表示，区块链保护的是记录的完整性，而不是最初陈述的真实性。
去中心化并不能消除人工智能模型偏差
调查还驳斥了去中心化培训或治理会自动产生更公平人工智能的说法。偏差通常来自训练数据、模型设计和推理方法。将这些进程转移到分布式网络上并不能纠正它们。
区块链仍然可以使选定的记录可见并扩大对治理决策的参与。然而该论文表示，模型质量的好处仍不清楚，需要真实的案例研究。它还警告说，在链上存储大型数据集、检查点和推理记录会造成成本和规模限制。
最近的产品发布表明了这场争论的重要性。正如 crypto.news 之前报道的那样，Solana 和 Google Cloud 推出 Pay.sh，以便 AI 代理可以根据请求使用稳定币购买 API 访问权限。 IC3 看到了此类用途的前景，但要求开发者证明加密货币比现实世界代理服务中的现有支付工具提供更好的成本、访问权限或弹性。