区块链技术能够提高模型的可信度，具体体现在以下五个方面。
（1）更多数据，带来更好的模型
人工智能的发展离不开数据的支持，数据越多，模型才能够越完善。区块链技术能够打破数据之间的孤岛，让更多的数据得到充分利用。区块链技术的去中心化特征实现了数据之间的共享。
例如，企业中来自不同地方的数据能够通过区块链技术整合到一起，这种方式不但降低了企业审计数据的成本，还降低了与审计人员共享数据的成本。利用这些数据，企业可以构建更多的人工智能模型。
（2）全新数据，带来全新的模型
通常情况下，利用区块链技术把“孤岛数据”整合到一起，不仅能得到更好的数据，还能得到全新的模型。企业可以利用新模型获得新的商机。
例如，一家提供钻石保险的银行想要构建一个能够识别造假商品的分类器，就需要从钻石认证实验室那里获取数据。如果该银行只从一家实验室获取数据，那么研究出来的分类器在其他实验室鉴定的钻石很可能成为造假商品。如果把所有实验室的数据都集中统一起来构建一个分类器，那么任何钻石都可以通过审查，分类器也能够检测出造假产品。因此，利用人工智能技术能够进一步改进分类器，扩大判别钻石的范围标准。
（3）人工智能模型的共享式控制
IPDB是全球规模的结构化数据库。如果把万维网比作互联网上的文件系统，那么IPDB就是其相对应的数据库。为了获得全新的数据库及数据源，人们可以借助数据构建全新的人工智能模型。而且，这种模型可以实现共享式控制。
（4）人工智能模型的数据溯源
区块链技术能够实现人工智能模型的数据溯源。在构建模型的过程中，数据的创建人只需要在模型中标上时间戳并添加到区块链数据库中，就可以实现数据溯源。
模型上的溯源包括传感器数据方面的数据溯源、训练输入输出数据方面的数据溯源、模型本身的数据溯源等。利用人工智能模型的数据溯源，能够帮助企业及时发现数据供应链问题，并通过密钥验证的方式了解数据情况。
（5）去中心化的人工智能模型
数据和人工智能模型作为一种知识产权资产来使用，企业构建数据模型后就可以拥有人工智能的版权。企业可以授权别人使用企业的数据构建模型，或者授权他人把企业的模型添加到其他应用程序中。
区块链技术提供一个防止篡改的全球公共注册中心，该中心基于人工智能的算法进行交易，通过人工智能算法就可以购买人工智能模型。
