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自Facebook于2021年10月正式更名為Metaverse以來，Metaverse已經成為社交網絡和三維虛擬世界的新常態。這個元宇宙旨在利用許多相關技術為用戶帶來3D沉浸式和個性化的體驗。盡管有很多關注和好處，但元宇宙中的一個自然問題是如何保護用戶的數字內容和數據。在這方面，區塊鏈是一個很有希望的解決方案，因為它具有去中心化、不可變性和透明性的特點。為了更好地理解區塊鏈在元宇宙中的作用，我們的目標是對區塊鏈在元宇宙中的應用進行廣泛的調研。我們首先對區塊鏈和元域進行了初步介紹，并強調了將區塊鏈用于元域背后的動機。接下來，我們將從技術角度廣泛討論基于區塊鏈的元元空間方法，如數據采集、數據存儲、數據共享、數據互操作性和數據隱私保護等。對于每個透視圖，我們首先討論元存儲的技術挑戰，然后強調區塊鏈可以如何提供幫助。此外，我們還研究了區塊鏈對元宇宙中關鍵支持技術的影響，包括物聯網、數字孿生、多感官和沉浸式應用、人工智能和大數據。我們還介紹了一些主要項目，以展示區塊鏈在元宇宙應用程序和服務中的作用。最后，我們提出了一些有前景的方向，以推動進一步的研究創新和發展，以在未來的元空間中使用區塊鏈。

當前的流程和網絡限制迫使軍隊員工在物理上聚集在一起進行操作。Metaverse 提供了一種潛在的解決方案，可以在通過分發操作使指揮所更易于生存的同時啟用操作

共同的操作畫面

“我需要理解”也許是任務指揮技術背后的主要驅動力。制定和維護共同作戰圖的基本概念是增強態勢感知，實現態勢理解并促進所有梯隊的共同理解。通過連接數字系統以在 2D 和 3D 地圖上顯示信息或通過在紙質地圖上手動跟蹤友軍和敵方信息的復雜應用程序編程接口執行，該過程在過去 30 年中沒有太大發展。這項工作需要大型、繁瑣的指揮所，配備集中的人員和技術，以執行作戰過程并最終生成通用的作戰畫面，指揮官和參謀人員可以利用該畫面做出最及時、最準確的決策。 不幸的是，隨著運營變得越來越復雜，數據越來越多，各單位一直在努力有效地進行信息和知識管理。指揮所的規模和范圍已經擴大以滿足需要。人員數量的增加和對網絡的依賴使今天的指揮所容易受到敵人的攻擊，沒有足夠的機動性和生存能力。元宇宙提供了一種潛在的解決方案，可以使操作過程成為可能，同時通過分布操作固有地使指揮所更具生存能力，以及減少物理和電磁足跡。

在 元宇宙中與我會面：在未來，士兵們可以“進入”虛擬環境，在執行任務之前進行任務規劃。盡管“軍事虛擬世界”仍然只是一個概念，但整個美國陸軍的研究人員和科學家正在探索潛在的應用

什么是元宇宙？

由尼爾斯蒂芬森在他 1992 年的小說“Snow Crash” 中創造為了描述用戶在虛擬空間中交互的在線世界，元宇宙已經通過大型多人在線游戲和虛擬世界（如 Second Life、Roblox 或 Minecraft）變得熟悉。正如移動設備在過去 10 年中改變了互聯網的消費方式一樣，新一代技術——在這種情況下是虛擬和增強現實耳機——正在為我們如何消費內容提供新的視角。這些頭顯不再受平面屏幕的限制，讓用戶能夠感知在物理世界之上或代替物理世界呈現的 3D 對象和媒體并與之交互。隨著大流行驅動的遠程工作加速，這一概念變得更加流行。Facebook 甚至將其未來寄托在這一轉變上。

風險基金合伙人和受人尊敬的商業作家馬修·鮑爾（ Matthew Ball ）將元宇宙最徹底的探索之一寫成了一個由九部分組成的博客系列。Ball 的入門書著重于元宇宙的八個方面：

硬件：用于訪問、交互或開發元宇宙的物理技術和設備的銷售和支持。這包括但不限于面向消費者的硬件（例如 VR 耳機、手機和觸覺手套）以及企業硬件（例如用于操作或創建虛擬或基于 AR 的環境的硬件，例如工業相機、投影和跟蹤系統以及掃描傳感器）。此類別不包括特定于計算的硬件，例如 GPU 芯片和服務器，以及特定于網絡的硬件，例如光纖電纜或無線芯片組。

網絡：由骨干提供商、網絡、交換中心和在它們之間路由的服務以及管理“最后一英里”數據給消費者的服務提供持久、實時的連接、高帶寬和分散的數據傳輸。

計算：支持元宇宙的計算能力的啟用和供應，支持物理計算、渲染、數據協調和同步、人工智能、投影、動作捕捉和翻譯等多樣化和高要求的功能。

虛擬平臺：沉浸式數字和通常是 3D 模擬、環境和世界的開發和運營，用戶和企業可以在其中探索、創造、社交和參與各種體驗（例如賽車、繪畫、上課，聽音樂），從事經濟活動。這些業務與傳統在線體驗和多人視頻游戲的區別在于，存在一個由開發人員和內容創建者組成的大型生態系統，這些生態系統在底層平臺上生成大部分內容和/或收集大部分收入。

交換工具和標準：工具、協議、格式、服務和引擎，它們充當互操作性的實際或事實上的標準，并支持元宇宙的創建、操作和持續改進。這些標準支持渲染、物理和 AI 等活動，以及資產格式及其從體驗到體驗的導入/導出、前向兼容性管理和更新、工具和創作活動以及信息管理。

支付：支持數字支付流程、平臺和運營，包括法定入口（一種數字貨幣兌換形式）到純數字貨幣和金融服務，包括比特幣和以太幣等加密貨幣以及其他區塊鏈技術。

元宇宙內容、服務和資產：與用戶數據和身份相關的數字資產（例如虛擬商品和貨幣）的設計/創建、銷售、轉售、存儲、安全保護和財務管理。這包含所有“建立在”元宇宙之上和/或“服務于”元宇宙的所有業務和服務，并且沒有被平臺所有者垂直整合到虛擬平臺中，包括專門為元宇宙構建的、獨立于虛擬界的內容平臺。

用戶行為：消費者和商業行為（包括花費和投資、時間和注意力、決策和能力）的可觀察變化，這些變化要么與元宇宙直接相關，要么以其他方式促成或反映其原則和理念。這些行為在最初出現時幾乎總是看起來像“趨勢”（或者，更貶義地，“時尚”），但后來顯示出持久的全球社會意義。

他討論了每個領域的進展，以及充分啟用和采用元宇宙作為移動互聯網繼任者的方法。

從虛擬到現實：隨著大型指揮所分解其物理足跡并依賴數字環境，諸如元宇宙之類的概念可以幫助參謀人員對現實世界的行動進行規劃

聯網

帶寬是當今戰場上的稀缺資源，需要技術突破才能完全啟用虛擬世界。然而，許多戰術場景可以受益于不是特別密集的信息，因此需要較少的帶寬來傳輸，例如地理空間位置、單位狀態摘要、當前目標等。此外，更密集的信息，例如用于訓練輔助目標識別算法的作戰區域3D 地形模型或未知敵方車輛的視頻，無需通過網絡實時發送。這將要求陸軍利用云服務，云服務不僅能高效地移動和處理信息，而且由情報部門控制，這些情報部門了解客戶請求或可能請求的數據和服務的信息價值。

關乎生死的一個關鍵問題是信息延遲。友方單位位置的潛在變化可能會導致整個元宇宙的決策瀑布式變化，并改變任務狀態的視角。為了做出更好的決策，陸軍必須創建一個超高效的網絡，只傳輸正確的相關信息。這種實時信息更新的概念是在虛擬世界中沉浸式硬件的關鍵組成部分，因為“數字孿生”士兵的表示和動作必須在連接到其共享空間的所有其他設備上同步。與商業世界不同，元宇宙戰場涉及戰斗人員試圖摧毀對手的網絡。

微軟飛行模擬器

流行的 Microsoft Flight Simulator 視頻游戲系列包括地球的“數字孿生”，結合地圖和衛星圖像，可以對天氣和空中交通、建筑物甚至樹木實時渲染。這是一個巨大的模型，對于戰術邊緣的受限帶寬來說是不切實際的，但是這個模型和其他類似的模型可以允許在更高的、云連接的梯隊或在本站上對車輛和武器效果進行超現實建模。NVIDIA 的 Omniverse等世界構建工具包有助于渲染新對象，其中包括材質、紋理和運動構建塊。甚至這些基于世界的模型的低分辨率版本也可用于概念演練或任務演練，無論單位是否位于同一地點。

想象一下：今天使用的沉浸式硬件幾乎完全掩蓋了用戶對現實世界的看法；最終，顯示器將需要在現實之上渲染內容或用合成內容替換所有內容之間進行動態調整。（由任務指揮戰斗實驗室提供）

虛擬平臺

整合軍用數字訓練、戰斗和企業級系統的精簡平臺不足以實現元宇宙。元宇宙要求士兵的數字存在超越不同的訓練平臺，并無縫集成到其他作戰工具中。這些工具還必須使用戶能夠從不同的角度與戰場數據進行交互，無論是在傳統的 2D 顯示器上還是從沉浸式共享虛擬空間。這將需要能夠使來自現實世界或模擬的數據在各種顯示媒體上無縫呈現的架構，無論它們是如何部署的。商業游戲世界一直在適應這一挑戰，支持在不同類型的硬件（如 PC 和游戲機）之間交叉玩同一游戲。

雖然化身的出現對我們的士兵來說可能不是那么優先，但數字資產可以以其他方式使用，這可能是有用的--例如，包括在一個人的身份系統偏好或自定義語言模型中，即使在用戶登錄一個新系統時也可以幫助人機合作。此外，一些游戲使一部分用戶能夠戴著虛擬現實設備從神一樣的俯視角度進行游戲，而其他玩家則化身為化身，從地面上以第一人稱觀看世界。像這樣的游戲概念似乎很適合在不同的梯隊中使用這種能力，在那里不同類型的數據和互動是必要的。

從戰術的角度來看，陸軍必須建立具有共同視野和感受的系統，無論系統是的佩戴方式或交互方式如何。士兵應該能夠以相同的配置文件使用他們的頭戴式顯示器、他們的手持系統和他們的桌面系統，并在這些系統間能夠以相同的角色輕松地切換。

硬件

Android Tactical Assault Kit (ATAK)等系統是一款裝在堅固外殼中的手持平板電腦或手機，可為作戰人員提供其作戰環境的數字化視角。ATAK 可以可視化 2D 和 3D 地圖，以及一系列圖形控制措施來表示友軍和敵軍的位置。雖然不像民用領域的消費類智能手機那樣無處不在，但這些設備代表了將物理和數字領域融合到一個手持套件中的首次嘗試之一。

然而，增強現實系統中的當前硬件限制了全息內容的視野質量。虛擬現實頭戴式顯示器提供高質量的視覺效果，但代價是幾乎完全遮擋了用戶對自然世界的看法。雖然陸軍開始評估在指揮所等不太致命的環境中使用虛擬現實，但沉浸式硬件的未來最終將融合到一個頭戴式顯示器中，該顯示器可以在現實之上的渲染內容或替換所有內容之間動態調整合成內容。這對于在未來的戰場環境中完全實現元宇宙是必要的。

結論

盡管推動了未來的發展，但我們也必須承認目前的技術仍然面臨著局限性--例如，訪問問題、延遲。這些問題不會因為升級到元宇宙而得到解決，必須隨著元宇宙的發展而得到解決。在規劃、準備、執行和評估行動方面轉向元宇宙模式，將使分散的工作人員能夠在一個協作的虛擬節點內更有效地同步作戰功能，這將與現有的實體指揮所相媲美。臨時會議可以超越簡單的電話和視頻會議，允許用戶占據一個包含所有相關數據的虛擬規劃空間來做出決定：一個顯示友軍和敵軍位置、情報產品、相對戰斗力、維持估計等的交互式三維共同作戰圖。

與人工智能一樣，元宇宙技術為解決戰場上的問題帶來了一套新的工具，包括當前和預期的問題。也像人工智能一樣，如果沒有標準和基礎設施來啟用這些工具，其結果將是零碎的和令人沮喪的。重要的是，陸軍要向前傾斜并認識到新技術的潛力，不僅因為它們在物資方面帶來了什么，而且還因為它們對我們未來的戰斗方式的影響。

韓國先進科學技術研究所、香港科技大學AR/VR頂級專家，發表元宇宙（技術、虛擬生態系統、研究進程）綜述論文（66頁pdf、149頁PPT）。

All One Needs to Know about Metaverse: A Complete Survey on Technological Singularity, Virtual Ecosystem, and Research Agenda，JOURNAL OF LATEX CLASS FILES，2021年。

論文全面講解了元宇宙概念，發展歷史，關鍵技術（物聯網、機器人、人工智能、計算機視覺、區塊鏈、邊緣計算、云計算等），生態體系（內容創建、虛擬經濟、社會可接受度、隱私安全、可信任等）。

“元宇宙”一詞是為了進一步促進我們物質生活各個方面的數字化轉型而創造的。元宇宙的核心是沉浸式互聯網的愿景，它是一個巨大的、統一的、持久的和共享的領域。雖然元宇宙看起來很有未來感，但在擴展現實、5G和人工智能等新興技術的催化下，我們網絡空間的數字“大爆炸”并不遙遠。這篇綜述論文首次嘗試提供一個全面的框架，從最先進的技術和元宇宙生態系統的角度審視元宇宙的最新發展，并說明數字“大爆炸”的可能性。首先，技術是推動當前互聯網向元宇宙轉型的推動力。因此，嚴格綜述了八項賦能技術——擴展現實、用戶交互性(人機交互)、人工智能、區塊鏈、計算機視覺、物聯網和機器人、邊緣和云計算以及未來移動網絡。在應用方面，元宇宙生態系統允許人類用戶在一個自我維持、持久和共享的領域中生活和玩耍。因此，討論了六個以用戶為中心的因素——化身、內容創作、虛擬經濟、社會可接受性、安全和隱私以及信任和責任。最后，提出了一個具體的元宇宙研究議程。

關于元宇宙的詳細介紹；來源：軟件定義世界（SDX）

摘要

在過去的幾十年里，人工智能技術迅猛發展，改變了每個人的日常生活，深刻改變了人類社會的進程。開發人工智能的目的是通過減少勞動、增加生活便利、促進社會公益來造福人類。然而，最近的研究和人工智能應用表明，人工智能可能會對人類造成意外傷害，例如，在安全關鍵的情況下做出不可靠的決定，或通過無意中歧視一個或多個群體而破壞公平。因此，值得信賴的人工智能最近受到越來越多的關注，人們需要避免人工智能可能給人們帶來的負面影響，以便人們能夠充分信任人工智能技術，與人工智能技術和諧相處。近年來，人們對可信人工智能進行了大量的研究。在本次綜述中，我們從計算的角度對值得信賴的人工智能進行了全面的評述，幫助讀者了解實現值得信賴的人工智能的最新技術。值得信賴的人工智能是一個大而復雜的課題，涉及方方面面。在這項工作中，我們關注實現值得信賴的人工智能的六個最關鍵方面: (i) 安全性和健壯性，(ii) 非歧視和公平，(iii) 可解釋性，(iv) 隱私，(v) 問責性和可審計性，和(vi) 環境福祉。對于每個維度，我們根據一個分類回顧了最近的相關技術，并總結了它們在真實系統中的應用。我們還討論了不同維度之間的協調和沖突互動，并討論了值得信賴的人工智能在未來研究的潛在方面。

引言

人工智能(AI)是一門研究和發展模擬、擴展和拓展人類智能的理論、方法、技術和應用系統的科學，為現代人類社會帶來了革命性的影響。從微觀角度來看，人工智能在我們生活的許多方面發揮著不可替代的作用。現代生活充滿了與人工智能應用的互動: 從用人臉識別解鎖手機，與語音助手交談，到購買電子商務平臺推薦的產品; 從宏觀角度看，人工智能創造了巨大的經濟成果。世界經濟論壇的《2020年就業前景報告》[136]預測，人工智能將在5年內創造5800萬個新就業崗位。到2030年，人工智能預計將產生13萬億美元的額外經濟利潤，對全球GDP的年增長率貢獻1.2%[54]。然而，隨著其快速而令人印象深刻的發展，人工智能系統也暴露了其不值得信任的一面。例如，安全至關重要的人工智能系統在對抗攻擊時很脆弱。無人駕駛汽車的深度圖像識別系統可能無法識別被惡意攻擊者修改的路標[345]，對乘客安全構成極大威脅。此外，人工智能算法可能會導致偏見和不公平。在線人工智能聊天機器人可能會產生不雅、種族主義和性別歧視的內容[335]，冒犯用戶，并產生負面社會影響。此外，人工智能系統還存在泄露用戶隱私和商業秘密的風險。黑客可以利用人工智能模型產生的特征向量來重構私人輸入數據，如指紋[25]，從而泄露用戶的敏感信息。這些漏洞會使現有的人工智能系統無法使用，并可能造成嚴重的經濟和安全后果。對于人工智能來說，要想在一個領域取得進步、得到更廣泛的應用并創造更多的經濟價值，對誠信的擔憂已經成為一個巨大的障礙。因此，如何構建可信的人工智能系統成為學術界和業界關注的焦點。

近年來，出現了大量關于可信人工智能的文獻。隨著構建可信人工智能的需求日益增長，總結已有成果并探討未來可能的研究方向勢在必行。在本次綜述中，我們提供了值得信賴的人工智能的全面概述，以幫助新手對什么使人工智能系統值得信賴有一個基本的了解，并幫助老兵跟蹤該領域的最新進展。我們澄清了可信人工智能的定義，并介紹了可信人工智能的六個關鍵維度。對于每個維度，我們給出了它的概念和分類，并回顧了有代表性的算法。我們還介紹了不同維度之間可能的互動，并討論了值得信賴的人工智能尚未引起足夠關注的其他潛在問題。除了定義和概念，我們的綜述還關注實現可信人工智能每個維度的具體計算解決方案。這一視角有別于現有的一些相關工作，如政府指南[307]，建議如何以法律法規的形式建立一個值得信賴的人工智能系統，或綜述[51,318]，從高層次、非技術的角度討論值得信賴的人工智能的實現。

根據歐盟(EU)最近提供的人工智能倫理指南[307]，一個值得信賴的人工智能系統應符合四項倫理原則: 尊重人類自主、防止傷害、公平和可解釋性。基于這四個原則，人工智能研究人員、實踐者和政府提出了值得信賴的人工智能的各個具體維度[51,307,318]。在這項調查中，我們重點關注已經被廣泛研究的六個重要和相關的維度。如圖1所示，它們是安全性和穩健性、非歧視性和公平性、可解釋性、隱私性、可審計性和可問責性，以及環境福祉。

余下論文綜述組織如下。在第2節中，我們明確了值得信賴的AI的定義，并提供了值得信賴的AI的各種定義，幫助讀者理解來自計算機科學、社會學、法律、商業等不同學科的研究人員是如何定義值得信賴的AI系統的。然后，我們將值得信賴的人工智能與倫理人工智能和負責任的人工智能等幾個相關概念區分開來。在第3節中，我們詳細介紹了安全性和穩健性的維度，這要求人工智能系統對輸入的噪聲擾動具有穩健性，并能夠做出安全的決策。近年來，大量研究表明，人工智能系統，尤其是那些采用深度學習模型的系統，可能對有意或無意的輸入擾動非常敏感，對安全至關重要的應用構成巨大風險。例如，如前所述，自動駕駛汽車可能會被改變的路標欺騙。此外，垃圾郵件檢測模型可能會被設計良好的文本[30]郵件欺騙。因此，垃圾郵件發送者可以利用這個弱點，使他們的電子郵件不受檢測系統的影響，這將導致糟糕的用戶體驗。已經證明，人工智能算法可以通過提供的訓練例子學習人類的歧視，并做出不公平的決定。例如，一些人臉識別算法難以識別非洲裔美國人的面孔[280]或將其誤分類為大猩猩[168]。此外，語音聽寫軟件在識別男性聲音時通常比識別女性聲音表現得更好[277]。

在第4節中，我們介紹了非歧視和公平的維度，在這個維度中，人工智能系統被期望避免對某些群體或個人的不公平偏見。在第5節中，我們討論了可解釋性的維度，這表明AI的決策機制系統應該能夠向利益相關者解釋(他們應該能夠理解解釋)。例如，人工智能技術已經被用于根據患者的癥狀和身體特征進行疾病診斷[289]。在這種情況下，黑箱決策是不可接受的。推理過程應該對醫生和患者透明，以確保診斷的每個細節都是準確的。

研究人員發現，一些人工智能算法可以存儲和暴露用戶的個人信息。例如，在人類會話語料庫上訓練的對話模型可以記住敏感信息，如信用卡號碼，這些信息可以通過與模型交互而得到[164]。在第6節中，我們提出了隱私的維度，這需要一個人工智能系統來避免泄露任何私人信息。在第7節中，我們描述了可審計性和問責性的維度，該維度期望人工智能系統由第三方評估，并在必要時為人工智能故障分配責任，特別是在關鍵應用中[307]。最近，人工智能系統對環境的影響引起了人們的關注，因為一些大型人工智能系統消耗了大量的能源。作為一項主流的人工智能技術，深度學習正在朝著追求更大的模型和更多的參數的方向發展。因此，會消耗更多的存儲和計算資源。一項研究[312]表明，訓練BERT模型[110]需要排放大約1400磅二氧化碳，這與跨美國的往返飛行相當。因此，人工智能系統應該是可持續的和環境友好的。

在第8節中，我們回顧了環境福利的維度。在第9節中，我們將討論不同維度之間的相互作用。最近的研究表明，值得信賴的AI的不同維度之間存在一致性和沖突[307,333]。例如，深度神經網絡的魯棒性和可解釋性緊密相連，魯棒模型往往更具有可解釋性[122,322]，反之亦然[255]。此外，研究表明，在某些情況下，健壯性和隱私之間存在權衡。例如，對抗性防御方法會使模型更容易受到成員推理攻擊，增加了訓練數據泄漏的風險[308]。

除了上述六個維度，值得信賴的人工智能還有更多的維度，如人工代理和監督、可信性等。盡管這些額外的維度與本文中考慮的6個維度一樣重要，但它們還處于開發的早期階段，相關文獻非常有限，特別是對于計算方法而言。因此，在第10節中，我們將討論值得信賴的人工智能的這些方面，作為未來需要專門研究的方向。