Toward Decentralized Intelligence: A Systematic Literature Review of Blockchain-Enabled AI Systems
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of decentralized artificial intelligence (DAI), blockchain technology, and smart contracts is reshaping the design and governance of intelligent systems. As these technologies rapidly evolve, addressing privacy within their architecture, usage models, and associated risks has become increasingly critical. This systematic literature review examines architectural patterns, governance frameworks, real-world applications, and persistent challenges in DAI systems. It identifies prevailing designs such as federated learning integrated with consensus protocols, smart contract-based incentive mechanisms, and decentralized verification methods. Drawing from a diverse body of recent literature, the review highlights implementations across sectors, including healthcare, finance, IoT, autonomous systems, and intelligent infrastructure, each demonstrating significant contributions to privacy, security, and collaborative innovation. Despite these advancements, DAI systems face ongoing obstacles such as scalability limitations, privacy trade-offs, and difficulties with regulatory compliance. The review emphasizes the need for integrative governance approaches that balance transparency, accountability, incentive alignment, and ethical oversight. These elements are proposed as co-evolving pillars essential to establishing trustworthiness in decentralized AI ecosystems. This work offers a comprehensive review for understanding the current landscape and guiding the development of responsible and effective DAI systems in the Web3 era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».