STAK:区块链与AI融合将催生新型终端应用平台_staking币圈

编者按：本文来自链捕手，作者：邓仰东，清华大学副教授、MATRIX首席AI科学家，Odaily星球日报经授权转载。

过去几年中，区块链和AI无疑是最热的两个技术词汇，相关成果在学术界引起了广泛的关注，在资本界也是极受追捧的项目。自从2018年以来，更是有很多关于融合区块链和AI的探讨，究竟这种融合有无意义？具体说来，我们其实关注这样一系列问题：区块链和AI互相能为对方带来什么？二者的融合能否形成1+1>2的效果？特别是，区块链和AI都不是终端级产品，那么两者结合能否催生新的终端应用平台？

图1.区块链和AI的融合总体上看，笔者认为区块链和AI的融合的确能带来全新的机会，总体关系如图1。笔者将从四个方面对以上问题进行探讨，首先，我们简单介绍区块链和AI的基本概念，并且讨论当前这两者面临的主要挑战；第二，从区块链角度看，AI能否带来什么好处；第三，从AI角度看，区块链能够解决什么问题；第四，我们看看区块链和AI融合的一种全新可能，即离散计算资源以区块链组织而形成AI云平台。01区块链为AI提供的机会

从AI的角度来看，区块链确实提出了令人兴奋的可能性，包括建立数据/模型/应用的共享交易平台、提供分布式算力以及追踪AI模型效能等。数据-模型-应用的开放市场平台AI技术具有两个显著的特点：首先与Google搜索引擎、Facebook社交网络等互联网技术不同，AI技术不是最终的产品，而是必须融入到具体应用之中才能发挥作用；其次AI技术一般通过具有推断能力的模型发挥作用，而模型的训练需要大量数据，也就是人们常说的没有数据就没有AI。因此AI产品总是包含数据、模型和应用这三个环节。值得注意的是，这三个环节的所有权经常来自不同利益方。例如，在智能工厂环境中，通过物联网采集的数据通常属于工厂本身，机器学习模型一般需要专业AI团队开发，该模型最终融合到应用中体现功能，而应用可以属于工厂、也可以属于第三方。由于产值只能在最终应用上实现，数据和模型提供方往往很难保证利益的分享。这样一来，目前典型的局面是很多数据方宁可选择不开放数据，也就是说，在社会高度数字化的今天，经常是由于权益的不确定性、而不是数据的可采集性造成了数据壁垒。由此可见，完整、有效的AI应用只有在各方利益能够有效保障的前提下才能形成。

姚前：Web3.0是渐行渐近的新一代互联网:金色财经报道，3月17日，中国证监会科技监管局局长姚前在《中国金融》发表文章表示，Web3.0是渐行渐近的新一代互联网。随着当前各类信息技术的迭代创新，互联网正呈现向下一代互联网演进的趋势。这一演进或将引发新一轮的信息革命，进一步深刻改变人们的生活、工作以及社会的方方面面。Web3.0是用户与建设者共建共享的新型经济系统，将重构互联网经济的组织形式和商业模式。此外，Web3.0有望大幅改进现有的互联网生态系统，有效解决Web2.0时代存在的垄断、隐私保护缺失、算法作恶等问题，使互联网更加开放、普惠和安全，向更高阶的可信互联网、价值互联网、智能互联网、全息互联网创新发展。[2022/3/17 14:02:08]

图2.基于区块链的数据-模型-应用的开放市场平台区块链最本质的功能是不可篡改的分布式账本，这一功能恰恰为建立具有公信力的数据-模型-应用共享交易平台提供了技术基础。如果数据-模型-应用都在链上使用，那么其使用情况就能够以可信方式记录，从而能够准确结算，保障各方利益。当前基于区块链、以AI应用为目标的数据-模型-应用的开放市场平台正在逐渐成为区块链的重要应用，以下是一个不完全的列表：?SingularityNET(侧重数据应用DApp)?Neuromation(侧重针对AI模型训练的合成数据)?AIBlockchain(侧重多应用集成)?BurstIQ(侧重医疗健康数据)?MedicalTokenCurrency?OpenMinedproject(本地训练模型的数据市场)?Synapse.ai(数据和模型市场)?Dopamine.ai(B2B的AI变现平台)?Neuroseed(AI解决方案市场)图3是SingularityNET的区块链开放数据市场示意图，其定位是数据和AI应用的开放市场平台。SingularityNET开发了一组较为完备的服务模块，能够满足数据和DApp交易的各种需求：?服务代理：把平台提供的AI应用封装为API函数接口；?服务仲裁：与AI服务交互的智能合约接口；?SDK：软件开发包；?多方交易支持：通过智能合约决定调用AI服务时的Token分发；?定价指导：链上交易定价参考数据；?开发数据存储池：存储用户数据和AI训练数据的IPFS节点。

姚前：基于现实环境，联盟链或是应用落地的较优选择:8月6日，蚂蚁链、罗汉堂、新浪财经共同策划的《寻找区块链力量》系列访谈第一集正式开播，中国证监会科技监管局局长姚前、蚂蚁集团董事长井贤栋共话区块链如何赋能信任。姚前指出，基于区块链的可信数据是高质量数字化转型的关键，如果数字时代的数据不可信，那么所有的数字化建设都是空中楼阁。他建议要严把区块链入口，防止大量垃圾数据和低价值数据上链。

姚前建议，首先，设计适应性的顶层政策。立足数字中国建设目标，开展国家层面的顶层设计，系统性地编制区块链发展总体方案、路线图、任务单和时间表；由政府主导、有组织定向的开展区块链基础研究和关键核心技术创新，推动协同攻关，构建新一代的数字技术生态体系；深化政企共建，走出一条产业融合发展的道路。

其次，监管与自律并重，探索公共部门与市场协同创新的机制。治理要宽严相济，建设要激励相容，要探索公共部门与市场协同创新的新命题。

最后，要牵住区块链“数据治理”的牛鼻子，推动区块链高质量发展。基于现实环境，联盟链或许是应用落地的较优选择。要加强国产密码算法的应用和创新发展，以保障我国区块链安全可控。

姚前指出，当前最重要的是提倡区块链的高质量发展。为此，需要加强链上和链下的数据治理，建立有效的区块链治理体系。[2020/8/6]

图3.SingularityNET的区块链开放数据市场基于区块链的分布式算力区块链提供了有效的奖励机制，使得参与者愿意将自己的计算资源贡献出来进行挖矿计算，比特币因此有能力成为当今世界最大的算力网络。当然，目前的挖矿计算不具备普世价值，但如果我们能够通过改造挖矿机制，区块链有可能催生世界最大的、去中心化的计算平台。你可能会想，我们不是已经有数据中心和云计算模型吗？为什么还需要去中心化的计算平台呢？实际上，现有的云计算是非常有力量的模式，但是问题还在中心化上。具体说来，中心化数据中心存在这样一些突出问题：首先是建造成本不断飙升。谷歌1999年构造的计算集群的成本只有1400美元，而2017年在北卡罗来那州建造的数据中心成本已经达到惊人的12亿美元。从2011年到2017年，北美地区数据中心建设投资从47亿美元一路上升到200亿美元，继续建造更大的云平台将逐渐遭遇消费比的瓶颈。其次是云平台运营企业往往也是大数据服务提供商，因此用户向云平台上传数据总是存在数据隐私的潜在漏洞。事实上，前一阵Facebook的用户数据泄露事件只是冰山之一角，Uber、MorganStanley均出现过滥用用户数据的问题。最后是数据中心并非完全可靠。一份针对美国584家数据中心的调查报告显示过去两年中91%的数据中心均发生过不同程度的故障，平均故障时间86分钟，图4列出数据中心故障率、故障分布和亚马逊云数据中心的典型故障。

姚前：数字美元钱包充当“撒钱”的“直升机” 可谓是恰逢其时:中国证监会科技监管局局长姚前今日在《中国金融》发表文章称，此次疫情发生后经济“停摆”给整个经济社会都造成巨大的影响，企业和家庭首当其冲。在关键时刻，美联储的救助需要直接面向实体部门。数字美元钱包充当“撒钱”的“直升机”，可谓是恰逢其时。为何数字美元最终没有在经济刺激计划中付诸实施，我们不得而知。可能是因为法案提出的要求过于仓促，联邦储备银行和商业银行的系统研发短时间内难以承担重任。根据最新信息，一种可能的技术方案是数字美元将运行在以太坊上。科技将扩展人类的能力，让世界变得更加美好。央行数字货币的创新发展，因数字美元的偶露峥嵘和惊艳亮相，前景更堪期待。[2020/4/22]

图4.数据中心故障率、故障分布和亚马逊云数据中心典型故障另一方面，现代社会存在着大量「闲散」算力。网吧就是一个典型的例子。进一步讲，在集成电路以摩尔定律的速度不断更新的大趋势下，所有的计算机的价值都在不断缩水。然而，人类毕竟需要消耗资源才能制造这些设备，如果能把闲置的算力组织起来并且加以利用，则善莫大焉。

图5.基于区块链的分布式算力组织碎片化算力当然也并不容易，既需要有精细权衡计算能力和网络带宽的调度方法，也需要可信的、细粒度结算机制保证利益分配，而区块链为后者提供了有效解决路径。可信模型作为不可篡改的分布式账本，区块链在链上数据可信性能够保证的前提下，具有完美的溯源能力。因此，区块链可以作为追溯机器学习模型使用效果的工具，即用来追溯数据来源、模型发展过程和AI应用系统使用情况。特别是，通过跟踪在不同数据输入和应用场景下的AI行为，我们可以深入理解和评估AI系统的决策效果，从而增强模型的可解释性。02区块链化的AI云

姚前：警惕投机分子哄消费者参与虚拟货币交易:今日，国务院参事室研究员、前中国人民银行数字货币研究所所长姚前发文《区块链建设在疫情防控中的作用和价值》。文中提到，受新冠疫情的影响，国际金融市场近期波动巨大。在这种特殊时期，普通民众特别容易受到虚假信息的蛊惑，给违法犯罪分子更多的可乘之机。一些交易平台借机炒作“虚拟货币是超越黄金白银的避险资产”，其实质是投机分子哄消费者参与虚拟货币交易，借以牟利的消费陷阱。[2020/4/7]

通过前面三节的讨论，我们可以看到AI和区块链技术的融合带来了全新可能性。从近期来看，通过区块链为数据和AI模型确权并提供算力从而形成开放、可信、适合物联网应用的AI平台，将是这一融合的第一个成果。秉持这一理念，一些项目正在开发如图6所示的区块链化分布式算力AI云平台。

图6.基于区块链、整合云-雾-终端计算模型的分布式算力人工智能云与传统互联网应用不同，工业大数据应用在处理实时性上往往有具体要求，而网络带宽往往又受到一定限制，因此完全依靠云平台难以保证性能要求；同时，工业大数据对隐私保护的要求也较高，因此往往不能使用现有公有云解决方案，然而另一方面，自行建设私有云带来的建设和运维成本都较高，对于本来利润率就相对较低的制造业企业来说负担较大。以MATRIX为例，它的区块链化分布式算力AI云平台针对工业互联网大数据，引入了整合云-雾-终端计算模型的计算平台，以之作为层次化、分布式的科学计算和存储平台。其中云平台可以综合使用公有云平台、既有私有云平台、又有新造计算中心以及基于区块链的星际文件系统。

声音 | 中证登总经理姚前：未来区块链技术有8大发展方向:今日，中国证券登记结算有限公司总经理姚前发文表示，未来区块链技术有8大发展方向：1.共识机制与性能的平衡；2.跨链；3.治理机制；4.身份管理，区块链使自主身份成为可能，可使得公钥体系更有用和更安全；5.隐私保护；6.数字钱包；7.智能合约与自组织商业模式；8.与其他科技的融合，云计算、大数据、人工智能和区块链本质上都是“算法+数据”，本质相同，那么相互融合也是必然。[2018/12/8]

图7.与区块链结合的云-雾-终端混合AI计算平台其中数据私有问题可以通过数据的分布化存储部分解决，还可以使用以差分隐私为代表的各种数据隐私保密方案和以联邦式学习为代表的分布式训练方案解决。雾计算主要为计算强度超过终端计算能力的任务提供服务，其载体是通用或定制化计算硬件，例如装备图形处理器和专用机器学习加速卡。值得注意的是，这种计算平台可以整合通过区块链接入的算力资源。由于这些资源的目的通常是提供闲置算力获得计算奖励，因此成本较低，也没有复杂的维护问题。前述项目的分布式算力AI云不仅提供存储和计算资源，同时利用区块链的去中心化、可信账本能力为数据和AI模型的全生命周期服务形成了强力支持。全部数据和AI模型的产生、存储、交易和使用过程均被区块链跟踪和记录。用户可以通过门户界面检索现有模型和数据并做出选择，然后通过调用API接口函数集成各种模型形成AI应用。API也同时提供了数据和模型定价模型，有助于确定相应价值。数据和模型具有数字化形式，同时完全在相应区块链上使用，因此与区块链结合后获得了精确的确权，从而使得数据提供方、AI模型开发方、大数据应用开发方和用户的权益均获得保证，以公平、开放的方式解决了各方资源的共享问题。03总结

自从宇宙起源以来，生命就踏上了漫长的演化之旅。正如RayKurzweil在其名著《奇点临近》中指出的那样，智能的发展大致可以分为六个阶段：

图8.智能的演化》）第一阶段是各种物理化学演化，最终形成了脱氧核糖核酸，即遗传物质；第二阶段中，生物体借助DNA的遗传能力，从单细胞生命向多细胞演化，形成了大脑这一复杂器官；第三阶段，动物大脑不断发展，其中的一支——灵长类动物终于脱颖而出；第四阶段，人类借助语言的发展，发展出技术能力；我们正处于第四阶段的末期或第五阶段的初期，即通过人工智能技术的引入，实现人类智慧和技术的协同演化，这一步的重要性可能比大家想象的还要深刻很多，因为一系列研究工作指出人脑实际上已经处于优化或者扩容的极限；第六阶段是唤醒宇宙的时代，我们现在并不能看清楚，但是可以想象的是届时智慧生命必将以全新的形式存在、拥有前所未有的能力和自由，就行庄子在《逍遥游》中说的那样「鹏之徙于南冥也，水击三千里，抟扶摇而上者九万里，去以六月息者也」。

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