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结合区块链与深度学习技术的安全透明的在线学习框架
电子学习经历了重大变革，尤其在如COVID-19大流行等危机期间，变得全球必不可少。联合国教科文组织授权了各种成熟的电子学习平台作为应急方案，但由于影响学习过程的多重挑战，这些平台并不被建议作为长期解决方案。最近的研究采用人工智能（AI）、深度学习和区块链技术来应对这些挑战。AI和深度学习主要用于提升学习者表现评估，而区块链和智能合约则帮助解决假证书、成绩篡改和学习行为追踪等问题。虽然这两种技术都展现出强大潜力，但关于它们在电子学习中结合应用的研究较少，因此本研究提出一个结合区块链和深度学习的智能框架，以确保数据安全、透明和自动化，从而增强和保障电子学习系统。 该框架利用“星际文件系统”（IPFS）将学习者数据安全存储在区块链上，实现分散式大文件存储，确保数据完整性和保密性，通过以太坊私有区块链钱包进行保护。深度学习模型随后分析这些安全存储的数据，准确预测学业表现。智能合约使大学能够发行证书，并将其不可篡改地记录在区块链上，网络节点可以访问，从而增强自动化、安全性和 Learner、教师与雇主之间的信任。 区块链提供了不可篡改、带时间戳、安全、透明的分布式点对点存储，无需中央机构。以太坊（Ethereum）在市值上仅次于比特币，支持通过以太坊虚拟机（EVM）使用 Solidity 语言编写的可编程智能合约，实现比比特币更复杂的有条件和自动化交易。智能合约在满足预设条件后自动执行合同条款，并将所有执行过程不可篡改地记录在区块链上。 由于区块链不适合存储大文件，通常采用链外存储方案，如 IPFS、Storj 和 FileCoin。IPFS 特别因其加密和点对点分发大文件的能力而著称，创建内容地址哈希，用于验证数据完整性和访问性，但访问控制仍是挑战。在这里，IPFS 被用来安全存放学习者的海量数据，并通过哈希连接到区块链交易。 深度学习，尤其是受生物大脑启发的人工神经网络（ANN），由多层结构（输入、隐藏、输出层）组成，通过正向传播、误差计算和反向传播不断学习。具有多个隐藏层的深度神经网络（DNN）可以提高预测精度。本研究利用这些模型处理通过区块链和IPFS存储的学习者数据，以实现准确的表现预测。 已有多项研究利用深度学习进行教育结果分析，包括通过循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）预测大规模开放在线课程（MOOCs）中的学生辍学率，显示比传统方法更高的准确率。其他研究使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）进行辍学预测，深度学习模型在处理少量且不平衡的数据集时也能获得较高准确率。 本框架分为三个阶段： 1. **在区块链上存储学习者数据**：采用“开放大学学习分析”数据集（32, 593条关于人口统计和虚拟学习互动的记录）经过加密后存入IPFS，生成一个加密哈希。该哈希被存入使用智能合约管理的私有以太坊区块链，实现去中心化且不可篡改的访问。包括大学管理者、教师、学习者和访客（雇主）在内的节点通过具备私钥和公钥的钱包在区块链网络上注册。 2.
**基于深度学习的表现预测**：通过IPFS提取的加密学习者数据经过预处理，包括特征选择、缺失值填充（使用众数和常数）、类别编码、MinMaxScaler 归一化及主成分分析（PCA）降维。然后，将数据集划分为90%的训练集和10%的测试集，输入到含有输入层（10个神经元）、五层隐藏层（每层500个神经元，激活函数为ReLU）及输出层（4个神经元，代表通过、未通过、退出、优异，激活函数使用softmax，损失函数为稀疏分类交叉熵）的深度神经网络中。该模型在Python、Keras和Sklearn中实现，达到约91. 29%的高准确率和低损失（0. 18），优于之前使用相同数据集的研究。 3. **智能合约的应用**：利用Solidity在以太坊上部署智能合约，实现节点之间的安全互动：教师上传作业到IPFS并通过智能合约将文件哈希发给学习者；学习者通过智能合约提交作业；大学发行证书，存入区块链，确保不可篡改；雇主（访客）经大学批准后访问学习者的证书和表现数据，整个过程具有透明性、安全性和自动化。 具体实现包括： - **区块链架构**：用Python、Flask和Postman实现挖矿、验证链和添加交易。节点去中心化注册通过MyEtherWallet（MEW）进行，管理钱包、密钥和地址。 - **区块链与深度学习结合**：IPFS存储加密后的数据集和哈希，哈希在以太坊区块链上由智能合约保障。深度学习模型从安全存储的数据中预测学习者表现，智能合约处理任务分发、提交、证书颁发和数据访问等交易。 测试阶段验证节点注册、钱包访问、哈希存储验证、证书颁发与检索、作业交互、交易有效性和文件完整性等功能，结果确认数据不可篡改、智能合约执行顺利。 该框架表明，将区块链与深度学习结合，能打造一个安全、透明、高度自动化的电子学习系统，预测准确率高，数据管理稳健，优于已有的相关研究。这一方案有效应对数据安全、学习者身份验证及自动化学术流程方面的挑战，为未来智能化电子学习平台奠定基础。
Brief news summary
本研究提出了一种创新的智能在线学习框架，结合区块链技术与深度学习，旨在提升在线教育中的安全性、透明度及学业表现预测能力。该系统是在COVID-19大流行带来的挑战下开发的，采用以太坊区块链和IPFS实现学习者数据的去中心化和不可篡改存储，通过加密钱包进行保护。深度神经网络分析这些信息，预测学生的学习结果——包括通过、未通过、优异或退学——预测准确率超过91%，优于以往模型。智能合约自动化关键流程，如作业分发、提交跟踪、证书发放和验证，有效增强数据完整性和教育各方的信任。该框架在私有以太坊网络上使用Solidity智能合约实现，结合特征选择、归一化等数据预处理方法。全面测试证实系统具有去中心化、交易真实性、数据不可篡改和合约高效执行等特性。通过将安全的区块链账本与人工智能分析相结合，此方法有效防止数据篡改、证书伪造和评估不可靠的问题，打造了一个可信赖且智能的在线教育生态系统。
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区块链与数字资产虚拟投资者大会：演示文稿现已线上观看
纽约，2025年6月6日（环球新闻稿）——虚拟投资者大会（Virtual Investor Conferences），这项领先的专属投资者大会系列，今日宣布6月5日举行的区块链与数字资产虚拟投资者大会的演示内容现已可供在线观看。 在此注册并观看演示 这些公司演示将在未来90天全天候开放。投资者、顾问和分析师可以从各自公司的资源区下载投资者资料。 部分公司也接受至6月10日的管理层一对一会面申请。 6月5日的演示内容包括： - Polymath Network（私营） - BIGG Digital Assets Inc
英国法官警告：律师因引用虚假案例使用AI可能面临制裁
一位来自英国的高级法官维多利亚·夏普（Victoria Sharp）发出了强烈警告，提醒法律专业人士注意使用像ChatGPT这样的人工智能工具引用伪造的法律案例所带来的危险。这一警告是在伦敦高等法院发生的几起事件之后发出的，当时律师们提交了由人工智能生成的法律辩论，内容中支持的案例法却是虚构的。夏普法官强调，这种做法严重威胁到司法体系的公正性，并侵蚀公众对法律程序的信任。 她提醒律师在使用新兴数字工具时，必须履行其伦理责任，指出虽然人工智能可以辅助研究和起草工作，但必须格外谨慎，核实呈堂材料的准确性和真实性。编造或依赖虚假的法律依据不仅是学术上的错误，还可能导致严重的法律后果。 在最近两起高等法院案件中，出现了无法验证的案例引用由人工智能生成，受到审查，引发司法界对依赖AI输出且缺乏充分人为监督的担忧。夏普法官批评目前关于法律中使用AI的指南不足，并敦促监管机构、专业组织以及行业领导者制定更强有力的框架和教育措施，以强化律师在这一不断发展的领域中的伦理责任。 随着生成式人工智能在各行各业的快速应用，尤其是在法律领域，正确性至关重要，这一问题变得尤为紧迫。提交明知是虚假的证据可能构成妨碍司法公正，面临包括藐视法庭和刑事指控在内的处罚。加强监管和伦理监督的呼声反映出全球对在敏感行业中整合人工智能的担忧，努力在提升效率和创新的同时，保障司法和公平。 在英国法律体系中，律师必须维护法律程序的正义性，并在法庭上诚信行事。使用人工智能工具并不免除他们的这些职责，但会提高警惕和验证的要求。法律教育者也被鼓励将人工智能的素养和伦理观念纳入培训内容，以帮助从业人员应对技术带来的挑战。 司法机关正密切关注人工智能的滥用行为，并准备对提交虚假或误导性材料的行为实施严厉制裁，以保护司法的公正性和公众信任。随着人工智能在法律领域的普及，执业者必须负责任地使用这些工具。夏普法官的警告既是一种提醒，也是行动的号召，确保技术为法治服务，而不是破坏它。 总之，在法律研究和辩论中使用人工智能技术，必须遵循最高的诚信标准。若不遵守，可能会受到职业纪律处分甚至刑事追究。所有法律行业相关方都应共同努力，制定更为明确的指导方针，加强教育培训，增强对于人工智能在法律实践中角色的伦理意识。这一发展也突显了管理人工智能对关键制度影响的社会性挑战，强调在推动创新的同时，必须维护司法体系的信任与问责。
当人们不了解人工智能的工作原理时会发生什么
对人工智能（AI），尤其是像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）存在的广泛误解，具有重要的后果，值得我们认真审视。虽然AI发展迅速，但公众认知往往误解这些系统，将其归于类人智能、情感或意识——这些误解在很大程度上由企业营销推动。本文探讨了这些误解的起源及其对社会的深远影响。 历史上，新技术常常遭遇怀疑和误解，而AI亦是如此，这一模式因其运作方式和表现形式而变得更加复杂。大型语言模型没有感知或真正的理解能力；它们通过统计方法，从海量数据中预测文本模式。这一关键区别在公共话语中常被模糊不了解。 作者Karen Hao、Emily M
可扩展且去中心化，快速且安全，Coldware、比特币和以太坊是投资者喜爱的第一层区块链
在当今瞬息万变的加密市场中，投资者倾向于选择融合了可扩展性、去中心化、速度和安全性的区块链项目。在众多选择中，有三类Layer-1区块链尤为突出：Coldware（COLD）、比特币（BTC）和以太坊（ETH）。它们各自具备不同的优势，吸引了不同的市场细分，但都共享一些基本特性，使其成为追求长期价值的投资者的青睐对象。 Coldware（COLD）：新兴的下一代区块链领导者 Coldware（COLD）正迅速崛起，成为一款在不牺牲去中心化和安全性的情况下提供可扩展性的Layer-1区块链。不同于一些必须在速度或安全性方面取舍的区块链，Coldware（COLD）结合硬件和软件创新，构建了一个无缝的生态系统。其先驱性的Larna 2400 Web3移动设备，为用户提供注重隐私的加密通信和通过专属Layer-1区块链直接访问去中心化金融（DeFi）的能力。 投资者对Coldware（COLD）充满热情，因为它解决了现实中的数据隐私、去中心化治理和资产代币化等问题，同时维持可扩展性和安全性。Coldware的设计支持大规模企业应用，同时也对普通用户友好。这一平衡推动其近期预售大获成功，已售出超过8亿代币，彰显市场信心强劲。 比特币（BTC）：最早且最安全的区块链 比特币（BTC）作为最初的Layer-1区块链，依然是安全性和去中心化的标杆。尽管成立时间比许多新平台更早，比特币（BTC）在市值和投资者兴趣方面始终领先。其工作量证明（Proof-of-Work）共识机制保障了无与伦比的网络安全，使其成为许多投资者喜欢的价值储存工具。 虽然比特币（BTC）缺乏新兴Layer-1区块链所具备的智能合约灵活性，但其稳定性及广泛的应用使其成为加密资产组合的核心。机构投资者越来越依赖比特币（BTC）对冲通胀和经济不稳定，从而巩固了其作为Layer-1区块链的地位。 以太坊（ETH）：智能合约的先锋 以太坊（ETH）通过引入可编程的智能合约，彻底改变了区块链领域，为去中心化应用（dApps）和DeFi提供基础平台。随着向Ethereum 2
区块链在教育中的应用：革新证书验证与档案管理
教育领域面临着在验证学术资历和维护安全记录方面的重大挑战。传统的方法通常繁琐、缓慢，且容易出错或遭受欺诈，使得机构和雇主难以可靠地认证学术成就。为此，区块链技术作为一种变革性解决方案应运而生，用于管理教育记录。区块链主要因其在加密货币中的应用而闻名，它是一种去中心化、不可篡改的分类账，能够安全且透明地记录交易。在教育领域，将成就存储在区块链上可以确保记录不可篡改，并且可以由授权方如雇主和学术机构轻松验证。 采用区块链后，机构可以为学术资格提供更高的安全保障，远离易受攻击的纸质证书和集中式数据库，转而使用分布式加密网络，使未授权的更改几乎不可能实现。这不仅保障了学生记录的完整性，也增强了所有教育利益相关者之间的信任。此外，区块链还可以简化目前由手动验证和繁琐文书工作负担的行政任务。学生可以立即与雇主或其他机构分享经验证的数字证书，减少延误和官僚程序。 区块链的另一大优势是其应对资格伪造的能力，包括假文凭或篡改成绩单，从而维护教育系统的信誉和雇主的信任。区块链记录的不可变性使得伪造信息变得极为困难，提升了学术资格的整体声誉。除了安全性和防欺诈之外，区块链数字化的资格认证流程还能节省成本，减少文书工作，消除中介，加快流程速度——惠及学生、教育者和雇主。 全球范围内，通过试点项目和全面实施，区块链在教育中的应用正加速推进，展示其变革潜力。各国和教育机构正在投资区块链基础设施，以实现安全的学术记录，这有望很快成为全球的标准做法。展望未来，区块链还可以与人工智能、物联网等技术结合，进一步改善教育成果。例如，智能合约在课程完成后自动发放证书，以及终身学习钱包安全追踪持续的教育和技能发展。 尽管具有巨大潜力，区块链仍面临技术障碍、实施成本、数据隐私问题和标准化协议的需求等挑战。不过，由于其在安全性、效率和可信度方面的明确优势，区块链的发展势头正在不断增强。总之，区块链技术有望通过提供一种去中心化、不可篡改的分类账，大幅度重塑全球教育体系，有效解决资格验证、记录安全和防欺诈等关键问题。随着其应用的推广，学术记录管理将变得更加安全、高效和透明，推动建立一个值得信赖、惠及所有人的教育生态系统。
Exploratorium 在旧金山推出“AI探险”展览
今年夏天，旧金山探索馆隆重推出其最新的互动展览“人工智能探险”，旨在为参观者提供全面且引人入胜的人工智能探索体验。从6月12日持续到9月14日，这个展览通过20个实践操作的装置，旨在揭示AI的神秘面纱，吸引广泛的观众，包括儿童和成人。 展览提供一个充满活力的教育环境，参观者可以通过实用、易懂的活动，深入了解复杂的AI概念。亮点包括由人工智能生成的音乐站点，允许访客尝试机器如何创造和影响艺术表达。此外，模拟计算思维过程的游戏也为参与者提供了理解AI系统背后决策框架的独特机会。 主要特色之一是与各种能分析语言和情感的机器人互动，这些机器人能立即做出反应，促进人与机器之间意义深远的互动交流。探索馆项目主管Ann Meisinger强调了展览的创新特点，特别是一个能够学习和适应的互动机器人，用以提升访客体验。“这个元素不仅展示了AI的能力，也展现了通过人机互动而不断演变的潜力，”梅辛格表示。 此次展览由引领行业的公司Anthropic赞助，该公司开发了Claude AI语言模型，突显了AI在现代社会中的重要作用，并强调公众对其影响的认识具有重要意义。 整个夏季，探索馆提供了一个连接大众与快速发展的AI领域的教育平台。通过具体的实践体验，展览鼓励人们思考AI在日常生活、决策以及未来技术发展中的影响。 成人票价起价为40美元，家庭和团体票也可选择。鉴于访问需求预计将非常高，建议提前预订，以免错失良机。 随着AI逐渐渗透到娱乐、医疗等各个行业，“人工智能探险”这样的项目对于促进知识普及和理性讨论尤为重要。探索馆致力于互动和包容的科普教育，确保访客能更深入理解和激发对人工智能不断发展的兴趣。 位于旧金山市中心的探索馆，持续引领科学教育潮流，定期更新展览内容，以反映最前沿的技术和社会动态。本次以AI为主题的展览，体现了其让科学既易懂又充满趣味的使命。 鼓励访客探索展览的每一个角落，参与现场演示，并在整个夏季与现场专家交流互动，专家们将回答问题并探讨人工智能的未来。 “人工智能探险”展览 promised 一个充满启发性和吸引力的旅程，欢迎所有人一同探索人工智能的迷人世界及其在当今社会中的角色。
谷歌推出铁木TPU，用于人工智能推理
谷歌推出了其在人工智能硬件方面的最新突破——铁木 TPU（Ironwood TPU），这是其迄今为止最先进的定制AI加速器。这一重大创新旨在推动谷歌所称的“推理时代”，提供无与伦比的性能和可扩展性，重新定义AI计算标准。 铁木 TPU 在处理能力上实现了巨大飞跃，配备多达9,216个液冷芯片协同工作。这一令人瞩目的配置使得加速器的性能达到了令人震惊的42
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