隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，也催生出了區(qū)塊鏈和AI技術的發(fā)展，區(qū)塊鏈和AI可以說是當今最熱門的兩個技術方向了，現(xiàn)在區(qū)塊鏈和AI智能可以說是非?；馃崃耍呀洷粦玫轿覀兊纳a生活中。在一般人看來，這兩大技術似乎沒有什么交叉的地方，因為區(qū)塊鏈和AI分別屬于是技術譜系的兩個極端：一個是在封閉數(shù)據(jù)平臺上培育中心化的智能，另一個則是在開放數(shù)據(jù)環(huán)境下促進去中心化的應用。但是數(shù)據(jù)策略師、技術投資者兼AI顧問Francesco Corea卻認為，AI與區(qū)塊鏈融合可能會對整個技術范式都產生革命性影響。那么他們相結合會碰撞出怎樣的火花呢，今天小恩就帶大家一起來了解一下。

不可否認，AI和區(qū)塊鏈是促進創(chuàng)新節(jié)奏并且給每一個行業(yè)都引入了劇變的兩大重要技術。每一項技術都有其自身的技術復雜度以及商業(yè)影響，但如果這兩個強強聯(lián)合的話也許會從頭開始對整個技術范式進行重新設計。
1、AI將如何改變區(qū)塊鏈
盡管區(qū)塊鏈極其強大，但也存在自身的限制。其中一些是技術相關的，而有的則來自于金融服務領域固有的思想陳舊的文化，但所有這些都會在某種程度上受到AI的影響：
電力消耗：挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力(以及金錢)才能完成。而AI已經被證明是優(yōu)化電力消耗的有效手段，所以我認為類似結果也可以在區(qū)塊鏈方面實現(xiàn)。這也許會導致挖礦硬件方面的投資下降；
可伸縮性：區(qū)塊鏈正在穩(wěn)步地以每10分鐘1MB的節(jié)奏在發(fā)展，目前累計已達85GB。中本聰(2008)首次提出可以把“區(qū)塊鏈修剪”作為可能解決方案，但是AI可以引入諸如聯(lián)邦學習等新的去中心化學習系統(tǒng)，或者引入新的數(shù)據(jù)分片技術來讓系統(tǒng)更加高效。
安全：即便區(qū)塊鏈幾乎不可能被攻擊，但區(qū)塊鏈更深的層和應用就沒那么安全了。過去2年機器學習取得的不可思議的進展使得AI成為區(qū)塊鏈極好的盟友來保障安全的應用部署，尤其是鑒于該系統(tǒng)架構的固定性；
效率：一個智能系統(tǒng)可能可以最終實時計算出特定節(jié)點成為第一個執(zhí)行特定任務的節(jié)點的可能性，從讓其他礦工有可能可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。此外，即便存在某些結構性的約束，效率更好能耗更低也許也能降低網(wǎng)絡時延，從而讓交易更快；
人才缺乏：這是信仰之躍，但同樣地我們正在試圖自動化數(shù)據(jù)科學本身，我看不出為什么我們無法創(chuàng)建可以創(chuàng)建新的分類賬的虛擬代理(甚至影響和維護分類賬)；
數(shù)據(jù)門：在未來當我們所有的數(shù)據(jù)都放在區(qū)塊鏈上，公司可以直接向我們購買時，我們就會需要幫助來進訪問授權，跟蹤數(shù)據(jù)使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚我們的個人信息發(fā)生了什么事情。這是(智能)機器的工作。
2、 區(qū)塊鏈如何改變AI
區(qū)塊鏈可以幫助AI解釋自己：AI黑盒遭遇了可解釋性的問題。有一個清晰的審計跟蹤不僅可以提高數(shù)據(jù)的可信性，還可以提高模型的可信度，也為追溯機器決策過程提供了一條清晰的途徑。
提高人工智能的有效性：安全的數(shù)據(jù)共享意味著更多的數(shù)據(jù)(和更多的訓練數(shù)據(jù))，然后就會有更好的模型，更好的行動，更好的結果。以及更好的新數(shù)據(jù)。到頭來網(wǎng)絡效應是最重要的東西。
降低市場的準入障礙：我們一步一步來。區(qū)塊鏈技術可以保護你的數(shù)據(jù)。那么為什么你不能私下存儲你所有的數(shù)據(jù)，或者也許出售這些數(shù)據(jù)呢?你也許會。那么首先，區(qū)塊鏈將促進更干凈、更有組織的個人數(shù)據(jù)的建立。其次，區(qū)塊鏈會促進新市場的出現(xiàn)：比如數(shù)據(jù)市場(這個是比較容易實現(xiàn)的)；比如模型市場；甚至最后可能還會出現(xiàn)AI市場。因此，簡單的數(shù)據(jù)共享和新的市場，再加上區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)驗證一起，這些將提供更加順暢的集成，從而降低小企業(yè)的進入門檻，縮小科技巨頭的競爭優(yōu)勢。在降低進入門檻的努力中，我們實際上解決了兩個問題，即提供更廣泛的數(shù)據(jù)訪問以及更有效的數(shù)據(jù)貨幣化機制；
增加對人工的信任：一旦我們的部分任務將交給自動虛擬代理來管理，清晰的審計跟蹤將可以幫助機器人相互信任(并且?guī)椭覀內バ湃嗡鼈?。在有了分項數(shù)據(jù)以及協(xié)調決策，再加上有健壯的機制到達法定人數(shù)的安全手段之后，這最終還將增加機器與機器之間的交互(Outlier Ventures，2017)和交易。Rob May在他最近的郵件簡報中也表達了類似的概念。
減少災難性風險的情況：DAO中編寫的具有特定智能合約的AI只能執(zhí)行那些動作，除此以外再無更多。
3、去中心化的智能公司
從事區(qū)塊鏈和加密貨幣的初創(chuàng)企業(yè)有很多。不過這里我只對那些從事AI、區(qū)塊鏈技術交叉的感興趣，這些企業(yè)顯然就不是很多了。
區(qū)塊鏈和AI是技術譜系的兩個極端：一個是在封閉數(shù)據(jù)平臺上培育中心化的智能，另一個則是在開放數(shù)據(jù)環(huán)境下促進去中心化的應用。然而，如果我們能找到一個聰明的方式讓這兩個一起協(xié)作的話，總的正外部性就能夠在瞬間放大出去。
這兩大技術的融合當然還有技術和倫理內涵，比方說我們應該如何對區(qū)塊鏈上面的數(shù)據(jù)進行編輯?可編輯的區(qū)塊鏈是不是解決方案?AI—區(qū)塊鏈的融合會不會把我們推向成為數(shù)據(jù)囤積者的道路上?這些都是我們可以思考的問題，相信在之后區(qū)塊鏈和AI會帶給我們更多的便利。

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