觀點作者：BitMind創始人Ken Miyachi
中心化深度偽造檢測器在結構上存在錯位，脆弱且落後。加密貨幣行業需要一種加密原生防禦——去中心化檢測網絡，獎勵眾多獨立模型提供商捕獲現實世界的偽造內容，並將這些判斷記錄在鏈上。
結果是：透明度和跨交易所、錢包和去中心化金融（DeFi）的可組合使用。
僅第一季度就有2億美元通過深度偽造詐騙被盜，超過40%的高價值加密貨幣欺詐現在歸因於AI生成的冒充。
隨著犯罪分子使用深度偽造繞過KYC流程並在欺詐性轉賬中冒充高管，加密貨幣行業面臨著中心化檢測系統無法解決的生存威脅。
中心化檢測正在失效
核心失敗在於架構。
中心化檢測器存在衝突且孤立，供應商鎖定的系統最擅長檢測自己的模型輸出，而錯過其他模型。當同一家公司既構建生成器又構建檢測器時，激勵機制變得模糊。這些檢測器是靜態和緩慢的，與去中心化對應物相反，它們針對上個月的技巧進行訓練，而對手實時迭代。
加密貨幣不能將此外包給深度偽造超越的相同封閉系統，而不期望同樣的陷阱。是時候改變這種心態，轉向去中心化檢測網絡了。
亞洲執法機構摧毀了87個深度偽造詐騙團伙，這些團伙使用AI生成的深度偽造冒充馬斯克和政府官員等人物。詐騙已演變為在視頻通話期間進行實時深度偽造冒充，欺詐者冒充區塊鏈高管來批准未經授權的交易。
例如，Strategy執行董事長Michael Saylor去年警告稱，他的團隊每天大約要刪除80個冒充他的虛假AI生成YouTube視頻，通過二維碼推廣虛假BTC贈品，突顯了這些攻擊在社交平台上的持續性。
Bitget首席執行官Gracy Chen自己說過："詐騙者現在生成合成視頻的速度，加上社交媒體的病毒式傳播特性，為深度偽造在覆蓋範圍和可信度方面提供了獨特優勢。"
當傳統檢測工具在現實世界深度偽造上只能達到69%的準確率時，這創造了犯罪分子利用的巨大盲點。OpenAI首席執行官Sam Altman最近警告"即將到來的欺詐危機"，因為AI已經"擊敗了大多數身份驗證方法"。加密貨幣行業需要與威脅本身一樣快速演進的解決方案。
這些漏洞甚至延伸到情感操縱，如AI驅動的浪漫詐騙中所見，深度偽造和聊天機器人編造個人關係來提取資金。
根本問題在於信任主要AI公司在政治和經濟壓力下自我監管其輸出。谷歌的SynthID只檢測來自其自身Gemini系統的內容，忽略來自競爭工具的深度偽造。當創建生成式AI的同一家公司也控制檢測系統時，利益衝突變得不可避免。
2025年3月的一項研究發現，即使是最好的中心化檢測器也從受控數據集上的86%準確率下降到現實世界內容上的僅69%。這些靜態系統在現有數據庫上訓練一次，期望永遠有效，但犯罪分子的適應速度比中心化當局的響應速度更快。
去中心化、加密原生防禦
去中心化檢測網絡代表了應用於數字安全的真正區塊鏈原則。正如BTC通過分布信任解決了雙重支付問題，去中心化檢測通過在競爭礦工之間分布驗證來解決真實性問題。
平台可以通過創建激勵機制來實現這種方法，讓AI開發者競爭構建卓越的檢測模型。
加密經濟獎勵自動將人才導向最有效的解決方案，參與者根據其模型對現實世界深度偽造的實際表現獲得補償。與中心化替代方案相比，這種競爭框架在多樣化內容上展現了顯著更高的準確性，取得了靜態系統無法匹配的結果。
隨著生成式AI將在2032年成為1.3萬億美元的市場，需要與AI快速發展相匹配的可擴展身份驗證機制，去中心化驗證方法變得至關重要。
傳統方法容易被更改或繞過，而中心化數據庫容易被黑客攻擊。只有區塊鏈的不可變賬本提供了透明、安全的基礎來對抗預計激增的AI驅動加密貨幣詐騙。
如果沒有去中心化檢測協議，到2026年深度偽造詐騙可能占加密貨幣犯罪的70%。像通過AI冒充導致的1100萬美元OKX賬戶流失等攻擊表明，中心化交易所對複雜深度偽造攻擊仍然多麼脆弱。
DeFi平台面臨特殊風險，因為假名交易已經使驗證複雜化。
當犯罪分子可以為KYC流程生成令人信服的AI身份或冒充協議開發者時，傳統安全措施證明不足。去中心化檢測提供了唯一符合DeFi無需信任原則的可擴展解決方案。
監管對齊和前進道路
監管機構越來越要求加密貨幣平台具備強大的身份驗證機制，去中心化檢測網絡已經提供了即時驗證內容的面向消費者工具。為什麼不與提供可審計、透明驗證的公司合作，這些驗證甚至滿足監管要求，同時保持推動區塊鏈採用的無需許可創新？
區塊鏈和加密貨幣行業面臨關鍵時刻：要麼堅持不可避免地落後於犯罪創新的中心化檢測系統，要麼採用將行業競爭激勵轉化為對抗AI驅動欺詐強大盾牌的去中心化架構。
觀點作者：BitMind創始人Ken Miyachi