目前對于AI和區(qū)塊鏈的結合應用，市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關項目和理論創(chuàng)新，主要分布在醫(yī)療、數(shù)據(jù)市場、金融等應用場景上。
“區(qū)塊鏈+AI”優(yōu)勢凸顯
區(qū)塊鏈與人工智能天然優(yōu)勢互補，在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能力的同時，區(qū)塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學習”。
具體來說，區(qū)塊鏈與人工智能兩項技術的結合具有七個方面的優(yōu)勢。《報告》指出，一是，區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性;二是，區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應問題;三是，區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時的數(shù)據(jù)隱私問題;四是，人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗;五是，區(qū)塊鏈使得人工智能更加可信任;六是，區(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間;七是，區(qū)塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。
對區(qū)塊鏈和人工智能的結合，可通過兩方面來實現(xiàn)，有區(qū)塊鏈研究人士表示，一方面是AI需要大量的數(shù)據(jù)，區(qū)塊鏈通過確權、保護、代幣獎勵激勵用戶上傳更多數(shù)據(jù);另一方面是在數(shù)字資產(chǎn)版權保護上，AI提供識別盜版能力，區(qū)塊鏈提供確權和公開流轉作為維權憑據(jù)。
國家互聯(lián)網(wǎng)金融安全技術專家委員會認為，AI和區(qū)塊鏈的結合應用場景集中分布在醫(yī)療、數(shù)據(jù)市場、金融、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等領域。
《證券日報》記者注意到，“區(qū)塊鏈+AI”在醫(yī)療方面的結合領域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計算分析;在數(shù)據(jù)市場結合領域是利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓練等;金融結合領域包括市場情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀人(IDB)和檢測金融欺詐行為等;在云計算方面，結合區(qū)塊鏈，可解決AI面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應用困難等問題;在物聯(lián)網(wǎng)領域，不僅可解決身份識別認證問題，還可促進物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)據(jù)共享、設備可智能化更新。
面臨四大風險
需要指出的是，盡管“區(qū)塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，但也要看到，目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。處于幼齡期的“區(qū)塊鏈+AI”面臨著諸多挑戰(zhàn)。
《報告》顯示，“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面:一是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決;二是AI和區(qū)塊鏈結合過程中可能造成原有優(yōu)勢被破壞。
具體來說，“區(qū)塊鏈+AI”面臨包括政策性風險、技術融合的不確定性、大規(guī)模的社會應用面臨挑戰(zhàn)、不可控性等四方面問題:一是政策性風險，區(qū)塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發(fā)或節(jié)點管理，但無論是在經(jīng)濟上還是在政策上，如何定義通證仍有很大的不確定性;二是技術融合的不確定性，無論是從當前區(qū)塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現(xiàn)落地，需要面對的不確定性因素仍然存在;三是大規(guī)模的社會應用面臨挑戰(zhàn)，通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢，數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益，大公司可能會反對數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀;四是不可控性，當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業(yè)和個人造成不可挽回的損失。
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