许多人认为区块链和其他分布式分类帐技术（DLT）在分布式网络中存在，没有篡改，误导和其他人为缺陷。然而，其核心仍然是人类程序员需要实现它，为漏洞和漏洞开辟了可能性。人工智能可以帮助减少这些问题。

这是约翰内斯堡大学Tshilidzi Marwala和Bo Xing刚刚发表的一篇论文的内容，指出区块链与AI的结合有助于提供更智能的区块链，作者称之为“区块链2.0”。

区块链的智能合约方面是一个引人注目的市场创新。然而，Marwala和Xing指出，“关于智能合约安全的定义标准仍然缺乏，这意味着新的或现有的智能合约中发现的隐藏漏洞可能会导致不良后果，例如货币损失。” 加密货币智能合约中的漏洞确实花费了数百万美元。

增加潜在的挑战，区块链或其他DLT中的智能合约对他们来说具有很大的持久性，可能很难纠正。“与其对应的集中式系统不同，一旦在分散的区块链上实施智能合约，在发生编码错误时往往很难执行回滚和补偿，”研究人员表示。“尽管人类安全审计可以成为智能合约的解决方案，但对于创作者来说，提高他们的安全水平，与这种做法相关的成本往往是一个令人沮丧的因素。”

Marwala和Xing相信，AI可以帮助平滑区块链和其他DLT在许多领域的实施。AI包括正式验证等功能，这些功能采用数学推理进行调试和学习，基于搜索的软件工程和安全性。他们看到了以下几个方面的可能性：

可持续性：“人工智能可以优化能源消耗” - 现在在加密货币领域看到了一个很大的问题，因为需要大量的服务器功能。

可扩展性：“AI可以在没有集中数据集的情况下执行协作学习。”

安全性：“AI可以检测区块链应用程序层的入侵问题。”

隐私：“AI可以提高哈希函数的性能。”

效率：“AI可以预测节点完成某些挖掘任务的可能性。”

硬件：“AI可以增强采矿硬件的设计，从而提高整体性能。”

人才短缺：“人工智能可以形成多代理系统，用于生成虚拟分布式账本代理。”

数据网守：“人工智能可以帮助智能打开数据。”

虽然有一些有趣的示范项目正在加密货币领域之外的区块链发生 - 例如IBM和马士基承担的航运供应链计划，沃尔玛的食品链示范，甚至是保险政策） - 仍然有很多企业之间犹豫不决，将其数据资产投入DLT环境。人工智能可能有助于缓解这些问题。