文| 常明星 來源| PANews
高速發展的區塊鏈技術隱隱成為了各行各業不得不爭的'風口'，但隨著行業的進步，區塊鏈技術落地難的問題也日益凸顯。 8月20日，國家互聯網金融安全技術專家委員會（下簡稱互金專委會）發布的“區塊鏈+AI”行業研究報告，針對“區塊鏈+AI”技術的應用預測、面臨的挑戰等做了詳盡研究。
“區塊鏈+AI ”優勢與難點
報告總結到，區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，雖解決了眾多行業的痛點，但同時也有其面臨的問題。如，區塊鏈、AI自身無法攻破的技術缺陷和兩項技術的結合對原有技術的破壞。
再如，經濟和政策上對通證定義的不確定性、技術融合的不確定性、大型企業因抵制數據共享對大規模商用的阻塞等，是兩項技術融合所能預見的缺陷。
但“區塊鏈+AI”的確為行業帶來諸多有利之處。
1 區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性。區塊鏈的高冗餘特性，讓其上每個節點都能按照鍊式結構儲存完整數據。如此一來，人工智能因數據存儲不足而導致的一系列問題就可迎刃而解。
2 區塊鏈技術很好的解決了人工智能技術數據短缺、數據質量層次不齊和數據偏差的痛點，讓可靠的、多樣化的數據來幫助AI完成“自主性”決策。
3 區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題。人工智能的發展離不開海量數據的支持。而對數據的大量數據的需求，將不可避免的涉及到個人隱私問題。區塊鏈的非對稱加密授權技術則可讓數據的交易變得公開透明，對於交易賬戶的身份信息進行高度加密，設置數據的訪問授權，從而杜絕了原始數據洩露的風險。
4 人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗。眾所周知，採用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，而人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。
5 區塊鏈使得人工智能更加的可信任。每個人工智能管理的區塊可允許將人工智能活動的常規哈希值寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的代理可以對其進行不可篡改的檢查。區塊鏈技術能及時發現、分析和糾正人工智能的錯誤行為。同時，它的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的踪跡”和刪除犯罪活動數據。最後，區塊鏈的共識機制還可確保人工智能時刻處在被控制之下。
6 區塊鏈技術可將單個的模型或者數據分佈在不同的機器之上，從而幫助人工智能縮短訓練時間。
7 區塊鏈有助於打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。區塊鏈與人工智能的結合將使“去信任中介網絡”得以實現。在此網絡中，多個人工智能係統可進行更加安全的交互。而這種更加安全、透明的交互環境，還將激勵人工智能開發人員分享他們的數據和產品，而不必擔心知識被竊取或得不到相應報酬。
“區塊鏈+AI ”將有哪些場景
區塊鏈作為比特幣的底層技術，擁有的去中心化、自治性、匿名和防篡改性等特徵。將這些特性融合到人工智能技術中，可有效使得人工智能技術更可信更安全。故此，區塊鏈技術和AI之間的新型結合一直被認為將創造出巨大價值。
互金專委會的報告指出，從金融、消費到醫療服務、政府服務，“區塊鏈+人工智能”正逐步滲透到各個行業領域。
醫療方面的應用
對於大部分的醫生直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事等涉及侵犯病人隱私的現象，區塊鏈將對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。
關於醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小於2%，利用區塊鏈的技術，可以對於醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。
數據市場方面的應用
AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本後，可用於訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。
金融領域的應用
市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等，都是結合技術能應用的領域。
AI的深度學習和時序分析，與區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。此應用能對分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最後自動化下單。減少人為操控的可能性，降低了金融欺詐風險。
