随着人工智能提高财务隐私风险，灰度看到 Zcash 获益

要点 灰度预计人工智能将提高对财务隐私的需求。

Zcash 屏蔽传输隐藏地址和交易金额。

政府机构还识别人工智能驱动的重新识别风险。

灰度预测第三波金融隐私需求

Grayscale 研究主管 Zach Pandl 8 月 31 日表示，随着分析工具在将公共区块链交易与链下信息连接起来方面变得更好，人工智能可能会增强对 Zcash 隐私功能的需求。在该公司最新的 Stack 评论中，Pandl 将人工智能描述为公众对金融隐私潜在第三波关注背后的力量。

据该资产管理公司称，在 20 世纪 70 年代财务记录计算机化和 90 年代互联网扩张期间，主流隐私担忧曾一度加剧。公共区块链现在创造了独特的曝光，因为交易仍然可见，并且可能与交换记录、钱包活动和其他识别信息相结合。

潘德尔表示：

“对于优先考虑隐私的用户来说，这可能成为‘必备’功能。”

新评论是在对 zcash 在数字货币市场中的潜在地位进行更广泛的灰度分析之后发布的。 ZEC 在过去一年中上涨了约 19 倍，但截至 8 月 29 日仍低于比特币市值的 1%。Grayscale 早期的估值情景只是假设的说明，而不是价格预测。

美国机构识别人工智能驱动的重新识别风险

联邦研究支持了更广泛的担忧，即人工智能可能会削弱之前通过匿名化和碎片化数据提供的保护。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 表示，人工智能会带来新的重新识别风险，而其预测能力可以揭示更多有关个人的信息，并放大行为跟踪和监视。

美国政府问责办公室 (GAO) 3 月份发布的另一份报告汇编了其召集的专家小组点名的隐私风险。该小组描述了人工智能交叉引用看似独立的数据集来重新识别匿名信息，并将数据聚合标记为单独的风险。系统可以结合一个人的财务、位置、健康和其他数据来推断任何单个数据集中未明确包含的详细信息。

这些发现并没有具体评估区块链交易或 Zcash，但它们支持 Grayscale 论点的机制。透明的账本提供了一个永久的数据集，功能日益强大的系统可以将其与交易所、支付平台、公共记录、数据经纪人和在线服务收集的信息一起进行分析。

屏蔽交易隐藏地址和金额

Zcash 支持透明交易和屏蔽交易，让用户可以控制交易详细信息是否公开可见。其屏蔽传输使用零知识加密技术（一些隐私币使用的技术）来验证交易，而不会泄露发送者和接收者地址或金额。

随着人们对金融监管的广泛担忧，人们对保密区块链交易的兴趣也随之增加。截至 5 月，大约 30% 的 ZEC 供应量保存在屏蔽池中，高于前几年的约 8%，这表明 Zcash 隐私功能的采用率有所增加。该百分比反映了私有存储的 ZEC 份额，并提供了屏蔽池采用的网络级衡量标准。

当 Grayscale 的 Zcash ETF 于 8 月 25 日开始在 NYSE Arca 交易（股票代码为 ZCSH）时，投资者的准入范围也扩大了。该产品通过交易所交易结构提供现货 ZEC 敞口，将 Grayscale 的隐私理论与公开交易的投资工具联系起来。

其最新评论将人工智能驱动的隐私风险视为长期需求的潜在来源，而其核心主张仍然是对 Zcash 相关性的预测，而不是证明人工智能已经增加了屏蔽交易使用的证据。