隨著互聯網的發展，也催生出了區塊鏈和AI技術的發展，區塊鏈和AI可以說是當今最熱門的兩個技術方向了，現在區塊鏈和AI智能可以說是非?；馃崃?，已經被應用到我們的生產生活中。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：一個是在封閉數據平臺上培育中心化的智能，另一個則是在開放數據環境下促進去中心化的應用。但是數據策略師、技術投資者兼AI顧問Francesco Corea卻認為，AI與區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和區塊鏈是促進創新節奏并且給每一個行業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影響，但如果這兩個強強聯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將如何改變區塊鏈
盡管區塊鏈極其強大，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已經被證明是優化電力消耗的有效手段，所以我認為類似結果也可以在區塊鏈方面實現。這也許會導致挖礦硬件方面的投資下降；
可伸縮性：區塊鏈正在穩步地以每10分鐘1MB的節奏在發展，目前累計已達85GB。中本聰(2008)首次提出可以把“區塊鏈修剪”作為可能解決方案，但是AI可以引入諸如聯邦學習等新的去中心化學習系統，或者引入新的數據分片技術來讓系統更加高效。
安全：即便區塊鏈幾乎不可能被攻擊，但區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，尤其是鑒于該系統架構的固定性；
效率：一個智能系統可能可以最終實時計算出特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，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據科學本身，我看不出為什么我們無法創建可以創建新的分類賬的虛擬代理(甚至影響和維護分類賬)；
數據門：在未來當我們所有的數據都放在區塊鏈上，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，跟蹤數據使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚我們的個人信息發生了什么事情。這是(智能)機器的工作。
2、 區塊鏈如何改變AI
區塊鏈可以幫助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據的可信性，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：安全的數據共享意味著更多的數據(和更多的訓練數據)，然后就會有更好的模型，更好的行動，更好的結果。以及更好的新數據。到頭來網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。區塊鏈技術可以保護你的數據。那么為什么你不能私下存儲你所有的數據，或者也許出售這些數據呢?你也許會。那么首先，區塊鏈將促進更干凈、更有組織的個人數據的建立。其次，區塊鏈會促進新市場的出現：比如數據市場(這個是比較容易實現的)；比如模型市場；甚至最后可能還會出現AI市場。因此，簡單的數據共享和新的市場，再加上區塊鏈數據驗證一起，這些將提供更加順暢的集成，從而降低小企業的進入門檻，縮小科技巨頭的競爭優勢。在降低進入門檻的努力中，我們實際上解決了兩個問題，即提供更廣泛的數據訪問以及更有效的數據貨幣化機制；
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(并且幫助我們去信任它們)。在有了分項數據以及協調決策，再加上有健壯的機制到達法定人數的安全手段之后，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
從事區塊鏈和加密貨幣的初創企業有很多。不過這里我只對那些從事AI、區塊鏈技術交叉的感興趣，這些企業顯然就不是很多了。
區塊鏈和AI是技術譜系的兩個極端：一個是在封閉數據平臺上培育中心化的智能，另一個則是在開放數據環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塊鏈上面的數據進行編輯?可編輯的區塊鏈是不是解決方案?AI—區塊鏈的融合會不會把我們推向成為數據囤積者的道路上?這些都是我們可以思考的問題，相信在之后區塊鏈和AI會帶給我們更多的便利。

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