990量化云：当区块链遇见人工智能

人工智能和区块链是过去两年间人们谈论最多的两个技术趋势。这些技术受到如此广泛的关注是有充分理由的。AI有望实现许多任务的自动化，并且在复杂情况的建模上通常比人类更好。另一方面，区块链提供了更高的数据安全性和隐私性，同时还能减少中心节点的开销。

将区块链和AI组合在一起可能听起来违反直觉，但是，确实有理由说明这两种技术可以很好地协同工作。它们各自解决彼此的缺点。正如我们将在本文中看到的那样，未来的AI可能会非常依赖存储在区块链上的数据集以及基于区块链创新的分布式计算。反过来，区块链可以使用AI从用户控制的数据中受益，创建AI模型市场，甚至建立自治组织。

在本文中，我们将探讨这两种技术当前的交互方式。不过人工智能和区块链都处于起步阶段，在未来几十年中，将会有许多发展彻底改变我们思考和讨论这些技术的方式。将两者结合起来现在仍面临挑战。可以肯定的是，区块链作为数据存储和检索系统的弱点使其比传统的AI应用程序数据库更难使用。此外，对智能合约或分布式组织进行硬编码要比编写能够安全地完成这些事情的AI容易得多。但是，如果我们能够做到这一点，潜在的机会将令人兴奋。

1.哲学对立

在我们一起探讨区块链和AI的潜在应用之前，先讨论为什么将两者融合如此困难。在许多方面，区块链和人工智能就像油和水。它们以不同的方式工作，并且在许多目标上在哲学上彼此相对。哲学上的对立使潜在的融合如此诱人，这也是开发这些新应用的最大障碍。

1.1集中式与分布式

人工智能和区块链之间的第一个主要哲学差异是系统中的权力所在。人工智能依靠庞大，尽可能完整的数据存储和强大的计算能力来训练算法。结果，拥有最多数据和资源的公司可以最大程度地利用AI。反过来，它们也将因AI的进步而受益，并拥有更多资源来投资构建更好的AI。因此，人工智能是一种集中化技术。它激励了数据和计算能力的整合。人们普遍关注的一个问题是，人工智能将使富人变得更富有，并固有地为无法利用人工智能的穷人造成收入不平等。

区块链可以解决AI的这一哲学挑战。区块链分散了对数据和计算资源的控制权，同时仍使数据和资源可用于整个网络。当然，这种去中心化是以网络延迟为代价的，如果要与AI一起使用，则需要做出极大的努力来加快区块链的速度。但是，这种想法是有希望的，消费者仍然可以拥有自己的数据或计算能力，并根据需要将其出租给大公司。

如果用户数据存储在区块链中，则较小的公司，政府甚至民间组织也可以利用用户数据。访问分散计算能力也将使任何人都可以运行AI模型。结果是区块链可以使对AI的访问自由化，允许任何人在来自全球用户的真实数据集上开发和使用AI模型。

1.2透明vs.黑匣子

人工智能和区块链之间的另一个哲学差异是它们如何对待透明度。区块链的创立原则是透明度。公有链账本对所有人开放。虽然数据已匿名，但仍可在账本上使用，并且添加交易的方式是透明的。从本质上讲，开放的对等网络使用公开了解的加密技术在各方之间建立信任。

相反，众所周知，机器学习算法和神经网络很难理解。尽管某些统计算法需要对线性代数有深入的了解，但深度学习技术对于开发它们的研究人员来说甚至都是一个黑匣子。

AI中的透明性问题不是区块链可以解决的问题。这仅仅是深度学习的本质以及我们目前对算法训练如何工作的理解。也许将来的研究将得到对这些算法的更深的理解。

但是，区块链可以解决的是公开访问这些模型所训练的数据，这可以为模型的潜在弱点或偏差提供重要的启示。毕竟，一个AI模型仅取决于其训练的数据。公开独立的训练数据审核对于训练无偏的AI至关重要，而区块链数据存储可以帮助实现这一目标。

2.区块链与人工智能结合的潜在应用

从哲学上讲，区块链和人工智能的发展方向相反。人工智能专注的快速，复杂的理解依赖大量数据和计算资源。区块链可以提供这些数据和计算资源，但是它会变得更慢，更透明且在流程上去中心化。目前速度是瓶颈，但是正在开发的区块链扩展解决方案可以更快地为数据提供服务。

考虑二者结合时，两者冲突但功能强大的技术可能会赋能一些有趣的应用。通常，这些应用专注于使AI的获益和访问开放化。

2.1人工智能的分布式计算

区块链和AI潜在的组合之一是使用挖掘网络的思想作为一种获得训练算法的计算能力的方式。AI和机器学习中的算法训练需要大量的CPU或者GPU利用率，以便计算成千上万的训练进程，以教会算法如何做出更好的决策。算法训练时间长是机器学习研究进度缓慢的主要问题之一。如果数据科学家和AI研究人员可以使用更多计算资源，那么他们可以更快地开发算法。

一些初创公司正在研究将AI研究人员与目前正在挖掘加密货币的数千个GPU连接起来的想法。有时，人工智能研究人员可能愿意支付比采矿者从开采加密货币中获得的收益更高的价格。

如果成功实现并且经济上能负担得起，这些分布式计算资源可以使任何人都可以进行算法训练。当前，如果您想正经进行AI算法开发，则需要访问集中式服务器集群。相反，使用分布式GPU挖掘网络，世界上任何地方的任何人都可以使用超级计算机来训练其算法。

2.2保密数据

区块链使数据匿名化。虽然仍然可以推断出哪些数据属于哪个人，但是这种匿名化使区块链账本成为研究的好地方。可以使用区块链账本的任何人都可以使用那里可用的匿名数据来创建分析，进行预测甚至训练算法，而不必像Google或Amazon这样的集中机构来收集数百万用户的数据。

使用范围广泛，分散和匿名的数据还可以减少针对该数据训练的算法的偏见。全球匿名区块链数据可以使Google创建更能代表整个全球人口的算法，而不是针对Google的大部分白人用户和大部分西方用户数据训练算法。

2.3算法市场

一旦您使对计算和数据的访问民主化，人工智能就开始成为社区驱动的发展机会。我们已经看到了针对通用机器学习模型（例如TensorFlow或PyTorch）的开源软件包。基于区块链的数据和计算可能会加速这种趋势，并为算法创造一个市场。公司可以对数据科学家算法的知识付费，或者直接购买对算法的访问权以进行持续使用。

AI可以成为任何人都可以参与并贡献价值的开放市场，而不是内部专有的AI开发。正如我们在开源行动以及即服务型软件和基础架构的兴起中所看到的那样，这种类型的市场比私有开发更能鼓励创新。

2.4数据市场

区块链记录的另一个作用是用户可以更好地控制其数据。目前，Google会保留用户的搜索历史以及与Google产品（如YouTube，Google Maps和Android设备）的所有互动。用户免费提供了这些数据，现在Google将使用它来创造更多价值并赚更多钱。

基于区块链的基础架构可以让用户对数据进行控制。也许用户可以与Google分享有关自己的信息，以换取个性化服务。不过，归根结底，Google不会拥有用户共享的数据，用户可以随时撤消访问权限。这为用户出售个人数据的访问权打开了大门。公司可能会向消费者付款，以获取用户习惯信息。这样的市场可以为网上每个人提供被动的收入流，而这些收入仅来自现有或者创建的有价值的数据。

2.5分布式自治组织

区块链和AI相结合最遥远但最具革命性的应用是自治组织的想法。目前，分布式自治组织（DAO）已经存在，但其规则被硬编码为智能合约。组织可以执行操作，但不能做出独立的决定。它仅遵循智能合约开发人员编写的规则。

但是，如果将AI算法添加到DAO的开发中，则独立决策就成为可能。这些组织可以根据市场数据做出商业或慈善决定。他们可以获取资源，并根据上下文确定分配这些资源的最佳方法。我们朝着无需外部干预就能经营自己的公司和组织前进。

由于这些公司在去中心化的网络上运行，因此几乎不可能关闭它们。因此，创建它们存在很大的危险。但是，如果运营得当，它们可能是实现良好治理，实现经济平等并减少知识工作者的工作量的关键。

3.结论

人工智能和区块链的结合拥有许多令人兴奋的潜在应用。但是，这些技术还很稚嫩。这些混合应用中的大多数将需要数年的发展时间，甚至可能根本不会开发。他们虽然是有力的想法，但是研究人员和开发人员在进行此类项目时应格外小心。区块链和AI的伦理意义是巨大的，对整个经济，治理和整个社会来说都是至关重要的。

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