文| 常明星  来源 | PANews

高速发展的区块链技术隐隐成为了各行各业不得不争的‘风口’，但随着行业的进步，区块链技术落地难的问题也日益凸显。8月20日，国家互联网金融安全技术专家委员会（下简称互金专委会）发布的“区块链+AI”行业研究报告，针对“区块链+AI”技术的应用预测、面临的挑战等做了详尽研究。

“区块链+AI”优势与难点

报告总结到，区块链与人工智能两项技术的结合，虽解决了众多行业的痛点，但同时也有其面临的问题。如，区块链、AI自身无法攻破的技术缺陷和两项技术的结合对原有技术的破坏。

再如，经济和政策上对通证定义的不确定性、技术融合的不确定性、大型企业因抵制数据共享对大规模商用的阻塞等，是两项技术融合所能预见的缺陷。

但“区块链+AI”的确为行业带来诸多有利之处。

1 区块链可以提高人工智能的数据安全性。区块链的高冗余特性，让其上每个节点都能按照链式结构储存完整数据。如此一来，人工智能因数据存储不足而导致的一系列问题就可迎刃而解。

2 区块链技术很好的解决了人工智能技术数据短缺、数据质量层次不齐和数据偏差的痛点，让可靠的、多样化的数据来帮助AI完成“自主性”决策。

3 区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题。人工智能的发展离不开海量数据的支持。而对数据的大量数据的需求，将不可避免的涉及到个人隐私问题。区块链的非对称加密授权技术则可让数据的交易变得公开透明，对于交易账户的身份信息进行高度加密，设置数据的访问授权，从而杜绝了原始数据泄露的风险。

4 人工智能可以减少区块链的电力消耗。众所周知，采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源，而人工智能可以通过学习算法，提升数据中心的负载，操控计算机服务器和相关的散热系统，优化冷却，有效地进行设备管理，从而减少电力的消耗。

5 区块链使得人工智能更加的可信任。每个人工智能管理的区块可允许将人工智能活动的常规哈希值写入区块链分类，以便具有加密密钥的代理可以对其进行不可篡改的检查。区块链技术能及时发现、分析和纠正人工智能的错误行为。同时，它的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖它的踪迹”和删除犯罪活动数据。最后，区块链的共识机制还可确保人工智能时刻处在被控制之下。

6 区块链技术可将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上，从而帮助人工智能缩短训练时间。

7 区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。区块链与人工智能的结合将使“去信任中介网络”得以实现。在此网络中，多个人工智能系统可进行更加安全的交互。而这种更加安全、透明的交互环境，还将激励人工智能开发人员分享他们的数据和产品，而不必担心知识被窃取或得不到相应报酬。

“区块链+AI”将有哪些场景

区块链作为比特币的底层技术，拥有的去中心化、自治性、匿名和防篡改性等特征。将这些特性融合到人工智能技术中，可有效使得人工智能技术更可信更安全。故此，区块链技术和AI之间的新型结合一直被认为将创造出巨大价值。

互金专委会的报告指出，从金融、消费到医疗服务、政府服务，“区块链+人工智能”正逐步渗透到各个行业领域。

医疗方面的应用

对于大部分的医生直接将病人的病情、个人信息等信息发给同事等涉及侵犯病人隐私的现象，区块链将对关键信息进行加密，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，将大大的提高医疗数据的隐私性。

关于医疗计算分析方面，AI在医疗机构提供数据错误率小于2%，利用区块链的技术，可以对于医疗数据进行信息交换，相比传统AI，数据可更好地进行共享。

数据市场方面的应用

AI的发展离不开庞大的数据集，区块链可以利用数据分类帐进行高质量数据的购买销售，当收集了大量的、多样化的数据样本后，可用于训练AI模型，这些数据及AI模型将会解决信任的数据孤岛问题，使得人工智能机器人可以进行共享学习，自我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。

金融领域的应用

市场情绪分析、去中介交易商经纪人（IDB）和检测金融欺诈行为等，都是结合技术能应用的领域。

AI的深度学习和时序分析，与区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。此应用能对分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。减少人为操控的可能性，降低了金融欺诈风险。