區(qū)塊鏈應(yīng)用于人工智能的前景探析

趙馨 趙甜 邱平文 周一平 韋安壘

摘 ? 要：隨著人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的齊驅(qū)并進(jìn)，近幾年受追捧的程度有目共睹。越來(lái)越多人開(kāi)始關(guān)注兩者融合發(fā)展的可能性。文章分析了人工智能領(lǐng)域存在的問(wèn)題，并探究了區(qū)塊鏈技術(shù)優(yōu)勢(shì)，以及對(duì)人工智能的數(shù)據(jù)、算力、算法等所存在痛點(diǎn)的幫助，為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界繼續(xù)深入研究人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)融合發(fā)展提供了新的思路。

關(guān)鍵詞：人工智能;區(qū)塊鏈;分布式;去中心化

中圖分類號(hào)： TP399 ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： With the development of artificial intelligence and blockchain technology， the degree of popularity in recent years is obvious to all. More and more people begin to pay attention to the possibility of their fusion. This paper analyzes the problems existing in the field of artificial intelligence， and explores the help of blockchain technology advantages to the pain points existing in the data， computing power and algorithm of artificial intelligence， which provides a new idea for the academic community and the industry to further study the integration and development of artificial intelligence and blockchain technology.

Key words： artificial intelligence; blockchain; distributed; decentralized

1 引言

近年來(lái)，隨著我國(guó)人工智能（Artificial Intelligence， AI）技術(shù)推進(jìn)政策不斷落地，企業(yè)逐步重視對(duì)人工智能的應(yīng)用。人工智能技術(shù)為人們帶來(lái)了便捷，并獲得了迅速的發(fā)展。但由于人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)、算力和算法等方面存在不足，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量差、信息丟失、算法過(guò)分集中等問(wèn)題的出現(xiàn)，使得技術(shù)創(chuàng)新受阻、應(yīng)用落地實(shí)施困難。因此，改變、優(yōu)化、升級(jí)人工智能技術(shù)模式，將傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)與其他新興技術(shù)相結(jié)合變得尤為重要。

區(qū)塊鏈（Blockchain）技術(shù)是以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的一種綜合型技術(shù)，憑借其去中心化、可追溯、不可偽造等的特點(diǎn)，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的安全領(lǐng)域之中發(fā)揮著強(qiáng)大的作用與優(yōu)勢(shì)。區(qū)塊鏈技術(shù)為促進(jìn)實(shí)現(xiàn)全球網(wǎng)絡(luò)的共享共治、處理數(shù)字世界和現(xiàn)實(shí)世界關(guān)于用戶隱私保護(hù)、能源粗放使用等問(wèn)題的矛盾提供了新思路。隨著區(qū)塊鏈技術(shù)不斷深入研究，研究者們利用區(qū)塊鏈技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展中存在的困難進(jìn)行改善，并取得了較好的成績(jī)，為我國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展提供了一個(gè)全新的模式。

2 人工智能領(lǐng)域存在的問(wèn)題

自人工智能出現(xiàn)以來(lái)，便得到了各個(gè)行業(yè)的廣泛關(guān)注及大力支持。它極大地方便了人類的生活、學(xué)習(xí)，為科學(xué)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了新可能。但在人工智能技術(shù)不斷改善人們生活質(zhì)量和促進(jìn)科學(xué)研究的同時(shí)，它帶來(lái)的問(wèn)題也著實(shí)令人困擾。

2.1 數(shù)據(jù)壟斷

各領(lǐng)域數(shù)字化進(jìn)程的加速使得數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏的巨大衍生價(jià)值使其成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的戰(zhàn)略性基礎(chǔ)資源。由此引發(fā)的“數(shù)據(jù)爭(zhēng)奪”和數(shù)據(jù)積累差異，逐漸出現(xiàn)了數(shù)據(jù)壟斷現(xiàn)象，數(shù)據(jù)寡頭持有并控制海量數(shù)據(jù)[1]。

人工智能技術(shù)不是一個(gè)單一的技術(shù)，它是由數(shù)據(jù)、算法、服務(wù)等統(tǒng)合的新興技術(shù)。它的重心在于決策、評(píng)估和理解某些模式和數(shù)據(jù)集，最終產(chǎn)生自主交互。人工智能的可供學(xué)習(xí)、分析的數(shù)據(jù)越多，人工智能的預(yù)測(cè)、評(píng)估、決策才能更準(zhǔn)確。但由于數(shù)據(jù)壟斷現(xiàn)象的產(chǎn)生，很多從事人工智能行業(yè)的公司由于缺乏數(shù)據(jù)，人工智能發(fā)展一直停滯不前，即便是像阿里、谷歌、騰訊這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，所能獲取的也只是基于自身業(yè)務(wù)的有限數(shù)據(jù)，所以大部分企業(yè)逐步將目光從數(shù)據(jù)收集轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)交易。由于數(shù)據(jù)的缺口較大，不少大數(shù)據(jù)來(lái)自數(shù)據(jù)黑市，其真實(shí)度和質(zhì)量都大打折扣。這些黑市買來(lái)的數(shù)據(jù)大多過(guò)期失效，再或是對(duì)同一份數(shù)據(jù)進(jìn)行稍加修改，反復(fù)售賣。少部分?jǐn)?shù)據(jù)雖然來(lái)源真實(shí)，但還是存在實(shí)時(shí)性較低，數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量不高等情況。在人工智能應(yīng)用中，包括圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、動(dòng)作識(shí)別等領(lǐng)域都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)標(biāo)注，高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)決定了人工智能建模的效率[2]。

2.2 算力受限

算力，也稱作計(jì)算力，顧名思義就是設(shè)備的計(jì)算能力。例如，對(duì)數(shù)字貨幣而言，算力是衡量在一定的網(wǎng)絡(luò)消耗下生成新塊的單位的總計(jì)算能，能夠處理的數(shù)據(jù)量越大，也就意味著算力越大。

算力是人工智能發(fā)展的技術(shù)保障，是人工智能發(fā)展的動(dòng)力和引擎。人工智能的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練需要大量的圖片、視頻以及訓(xùn)練場(chǎng)景的導(dǎo)入，運(yùn)算量龐大、過(guò)程繁瑣，需要高配置的CPU、GPU、FPGA等硬件資源。例如，谷歌公司的AlphaGo使用的TPU，類似與GPU的一種算法芯片，能耗功效比極高，訓(xùn)練AlphaGo需要的算力相當(dāng)于大約12，000塊市面上常見(jiàn)的消費(fèi)級(jí)1，080TI，至少千萬(wàn)級(jí)別的開(kāi)支。龐大的配置開(kāi)銷對(duì)于大部分中小型企業(yè)來(lái)說(shuō)難以負(fù)擔(dān)，從而引起算力受限的現(xiàn)象發(fā)生[3]。

人工智能對(duì)計(jì)算的需求非常高，因此對(duì)高性能計(jì)算定制深度學(xué)習(xí)芯片的要求很高，意味著很多企業(yè)要花很多錢買算力、建很多計(jì)算中心，造成了很大的資源浪費(fèi)。目前，提高人工智能算力的途徑只有購(gòu)買機(jī)器和租用機(jī)器兩種，而這兩種途徑本質(zhì)上是算力的購(gòu)買和租用，為此需要付出相當(dāng)高的費(fèi)用。

2.3 算法匱乏

人工智能的基礎(chǔ)為算法，它的高速發(fā)展離不開(kāi)基礎(chǔ)研究的突破性進(jìn)展，算法的更新是人工智能進(jìn)步的最大推力。

我國(guó)在人工智能領(lǐng)域前景一片向好，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍活躍、專利論文發(fā)表的數(shù)量已位居世界前列，應(yīng)用性研究中的語(yǔ)音和人臉識(shí)別也已躋身國(guó)際第一梯隊(duì)。但由于我國(guó)人工智能的發(fā)展起步略晚，發(fā)展時(shí)間短，導(dǎo)致人工智能領(lǐng)域?qū)＜覅T乏、人才培養(yǎng)方面明顯落后，使得人工智能核心算法缺失。許多打著人工智能招牌的投資者、創(chuàng)業(yè)者還是聚焦在人工智能的初級(jí)應(yīng)用層面，在基礎(chǔ)理論、核心算法等領(lǐng)域與國(guó)際水平仍有較大差距，存在許多不足。

2.4 技術(shù)濫用

人工智能技術(shù)若得到合理的使用和管理，將對(duì)人類探索世界、改造世界帶來(lái)很大的幫助。但如果人工智能技術(shù)被不法人員濫用，就會(huì)帶來(lái)安全問(wèn)題。

在用戶和算法的共生關(guān)系中，人類處于被動(dòng)地位。例如，手機(jī)經(jīng)常會(huì)提示你離家或是離公司有多遠(yuǎn)，頻繁提示你是否開(kāi)啟定位功能。再或者是智能算法向用戶定向推送廣告、新聞、內(nèi)容的事件每一天都在發(fā)生。

另外，黑客可能通過(guò)智能方法發(fā)起網(wǎng)絡(luò)攻擊，智能化的網(wǎng)絡(luò)攻擊軟件可以通過(guò)自我學(xué)習(xí)，模仿計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的各種行為，并適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，不斷進(jìn)行升級(jí)，長(zhǎng)時(shí)間滯留在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中;黑客還可濫用人工智能技術(shù)非法竊取私人信息，造成網(wǎng)絡(luò)治安混亂;通過(guò)根據(jù)用戶不同的認(rèn)知，定制不同網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容供其閱讀，人工智能技術(shù)甚至?xí)挥脕?lái)左右和控制公眾的認(rèn)知和判斷。單一企業(yè)掌握數(shù)據(jù)后，如果將數(shù)據(jù)違規(guī)轉(zhuǎn)移至其他模型中，以算法作惡，損失的將是消費(fèi)者的使用體驗(yàn)甚至利益和安全。

2.5 隱私泄露

通過(guò)人臉識(shí)別、智能推薦、智能信用評(píng)估等技術(shù)的應(yīng)用，使人們感受到人工智能為生活帶來(lái)的諸多便利，但大多數(shù)人工智能技術(shù)首先需要獲取用戶的個(gè)人信息再實(shí)現(xiàn)具體服務(wù)，這就加大了信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)，用戶可能在不知不覺(jué)中就被曝光了隱私。

2019年英國(guó)廣播公司曾報(bào)道，IBM在未經(jīng)用戶同意的情況下，在圖片分享網(wǎng)站Flickr上獲取了大約100萬(wàn)張照片，用于訓(xùn)練其人臉識(shí)別算法。對(duì)于技術(shù)公司而言，這些照片的價(jià)值不言而喻。龐大的圖片數(shù)據(jù)集有助于將人臉識(shí)別算法訓(xùn)練得更加精確，從而可以快速地從不同照片或不同場(chǎng)景中識(shí)別出某個(gè)用戶。然而，那些照片上的人，大概沒(méi)有想到，自己的肖像數(shù)據(jù)就這樣被技術(shù)公司收集，個(gè)人信息就這樣被泄露。以上事例說(shuō)明，人工智能應(yīng)用需要以海量的個(gè)人信息數(shù)據(jù)作支撐，海量信息數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能迭代升級(jí)是不可或缺的。人工智能技術(shù)的進(jìn)步，需要獲取、存儲(chǔ)、分析海量信息數(shù)據(jù)。但在獲取、處理海量信息時(shí)，個(gè)人隱私極易以數(shù)據(jù)的形式被存儲(chǔ)、復(fù)制、傳播，如個(gè)人身份信息數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)行為軌跡數(shù)據(jù)以及對(duì)數(shù)據(jù)處理分析形成的偏好信息、預(yù)測(cè)信息等。

可以預(yù)見(jiàn)，在不遠(yuǎn)的未來(lái)，越來(lái)越多的人工智能技術(shù)將出現(xiàn)在人們的身邊。在給人們生活帶來(lái)便利的同時(shí)，也會(huì)被輕易獲取更多有關(guān)個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)信息，潛藏著不容忽視的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

3 區(qū)塊鏈在人工智能領(lǐng)域的探索

區(qū)塊鏈技術(shù)是以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的一種綜合型技術(shù)，它的去中心化、不可偽造、全程留痕、公開(kāi)透明等優(yōu)點(diǎn)，為科技發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的信任基礎(chǔ)。在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的安全領(lǐng)域之中發(fā)揮著強(qiáng)大的作用與優(yōu)勢(shì)，為促進(jìn)實(shí)現(xiàn)全球網(wǎng)絡(luò)的共享共治、處理數(shù)字世界和現(xiàn)實(shí)世界關(guān)于用戶隱私保護(hù)、能源粗放使用等問(wèn)題的矛盾提供了新思路。

區(qū)塊鏈技術(shù)的出現(xiàn)給人工智能存在問(wèn)題的解決帶來(lái)新的契機(jī)，隨著區(qū)塊鏈技術(shù)不斷深入研究，研究者們利用區(qū)塊鏈技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展中存在困難進(jìn)行改善，并取得了較好的成績(jī)，為我國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展提供了一個(gè)全新的模式。針對(duì)人工智能領(lǐng)域痛點(diǎn)，以人工智能的數(shù)據(jù)、算法、算力為基礎(chǔ)，搭建了基于區(qū)塊鏈的人工智能技術(shù)應(yīng)用架構(gòu)，如圖1所示。

3.1 區(qū)塊鏈有助于人工智能獲取更全面的數(shù)據(jù)

人工智能技術(shù)的進(jìn)步取決于不同來(lái)源數(shù)據(jù)的可用性。盡管像谷歌、臉書(shū)、亞馬遜等公司可以訪問(wèn)大量數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)可以證明對(duì)許多人工智能流程有用，但市場(chǎng)上無(wú)法訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)。區(qū)塊鏈重心在于保持記錄、認(rèn)證和執(zhí)行的準(zhǔn)確，旨在通過(guò)引入點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接的概念來(lái)解決數(shù)據(jù)壟斷的問(wèn)題，它以去中心化的方式，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和維護(hù)，用戶控制自己的數(shù)據(jù)，改善數(shù)據(jù)難共享及科技巨頭壟斷數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。

為打破人工智能技術(shù)數(shù)據(jù)壟斷搭建的基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)模型包括四個(gè)部分：數(shù)據(jù)提供方、數(shù)據(jù)源、去中心化數(shù)據(jù)共享平臺(tái)和數(shù)據(jù)需求方（此為人工智技術(shù)研發(fā)需求），如圖2所示。

數(shù)據(jù)提供方指的是擁有數(shù)據(jù)所有管理權(quán)限的個(gè)體或機(jī)構(gòu)，例如科研機(jī)構(gòu)、政府、擁有數(shù)據(jù)管理權(quán)的科技巨頭等;數(shù)據(jù)源代表具備數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)基本功能，且能夠提供遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)訪問(wèn)的計(jì)算機(jī)、中心服務(wù)器或云服務(wù)器等，它包含了由數(shù)據(jù)提供方用于共享的數(shù)據(jù);去中心化數(shù)據(jù)共享平臺(tái)是基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)溝通平臺(tái)，它的更新和信息記錄由分布式主體共同交互完成，并非由某個(gè)權(quán)威機(jī)構(gòu)執(zhí)行[4]。

由于區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)開(kāi)放的分布式鏈表，因此網(wǎng)絡(luò)上的每個(gè)角色都可以訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)。在該模型中，數(shù)據(jù)提供方通過(guò)去中心化數(shù)據(jù)共享平臺(tái)發(fā)布數(shù)據(jù)，構(gòu)造信息流起點(diǎn)。根據(jù)需求，人工智能研發(fā)機(jī)構(gòu)可以通過(guò)檢索、查看數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)、發(fā)布數(shù)據(jù)訂閱需求等。最終需求方和提供方可以在平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)權(quán)限可信、透明、平等的共享交互。通過(guò)區(qū)塊鏈激勵(lì)機(jī)制維持生態(tài)圈模型的正常運(yùn)行，有助于營(yíng)造良好的數(shù)據(jù)共享生態(tài)環(huán)境。

基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和溯源，促進(jìn)跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的流動(dòng)共享，形成一個(gè)自由開(kāi)放的數(shù)據(jù)市場(chǎng)，讓人工智能技術(shù)的研發(fā)可以獲取更加全面的數(shù)據(jù)，進(jìn)行大量訓(xùn)練，真正變得“智能”。

3.2 區(qū)塊鏈幫助人工智能共享算力

全球范圍內(nèi)的大多數(shù)普通計(jì)算機(jī)的算力都處于閑置狀態(tài)，如果能夠把這部分算力利用起來(lái)，就可以極大地降低人工智能建模的成本和提高資源利用效率。而區(qū)塊鏈的分布式特點(diǎn)，可以充分利用分布在世界各地處于閑置狀態(tài)的算力，有助于構(gòu)建去中心化的人工智能算力設(shè)施基礎(chǔ)平臺(tái)，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的不斷提高設(shè)備性能以提高算力的思路并降低企業(yè)的運(yùn)行成本。此外，通過(guò)區(qū)塊鏈的智能合約，根據(jù)用戶所需的計(jì)算量對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而提供彈性的計(jì)算能力以滿足用戶的計(jì)算需求。如圖3所示，人工智能研發(fā)機(jī)構(gòu)利用海量數(shù)據(jù)并將深度學(xué)習(xí)模型提交至基于區(qū)塊鏈的算力共享平臺(tái)，并根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)施能力來(lái)分配相應(yīng)算力對(duì)人工智能模型進(jìn)行訓(xùn)練。

近幾年來(lái)，基于區(qū)塊鏈的人工智能算力共享逐步熱了起來(lái)。以深腦鏈為例，深腦鏈把分布式挖礦與人工智能結(jié)合，將大型GPU或者FPGA服務(wù)器集群、中小型企業(yè)閑散的空余GPU服務(wù)器以及個(gè)人閑置GPU作為計(jì)算節(jié)點(diǎn)，利用區(qū)塊鏈技術(shù)通過(guò)共享算力，讓人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算可以去中心化分布在全世界海量節(jié)點(diǎn)之上，通過(guò)發(fā)行深腦幣及閑置計(jì)算資源再利用達(dá)到低成本，運(yùn)用海量數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)計(jì)算，為人工智能提供算力供給。雖然每個(gè)設(shè)備的算力很小，但是當(dāng)設(shè)備的數(shù)量達(dá)到一定基數(shù)時(shí)，其累計(jì)起來(lái)的算力也是巨大的。

3.3 區(qū)塊鏈協(xié)助人工智能算法搭建研究平臺(tái)

導(dǎo)致人工智能核心算法匱乏的主要原因有三個(gè)：一是相關(guān)技術(shù)人才匱乏;二是人工智能的開(kāi)發(fā)耗時(shí)耗力，需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，同時(shí)如果出現(xiàn)錯(cuò)誤，無(wú)法及時(shí)修復(fù);三是大多人工智能算法研發(fā)不對(duì)外公開(kāi)，導(dǎo)致技術(shù)出現(xiàn)重復(fù)開(kāi)發(fā)現(xiàn)象。

在加強(qiáng)專業(yè)人才培養(yǎng)的同時(shí)，可以借助區(qū)塊鏈技術(shù)打造人工智能算法研究平臺(tái)。該平臺(tái)旨在利用群體智慧優(yōu)化人工智能算法。一套復(fù)雜的人工智能算法由多個(gè)人工智能專家更新維護(hù)，不再是由一家研究機(jī)構(gòu)決定，這對(duì)人工智能算法的準(zhǔn)確性有了極大的保障。各國(guó)各地的研究人員，尤其是基礎(chǔ)稍弱的發(fā)展中國(guó)家，可以在區(qū)塊鏈上使用公開(kāi)的人工智能模型，再在基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，無(wú)需再次開(kāi)發(fā)、浪費(fèi)不必要的人力資源。

3.4 區(qū)塊鏈可以幫助人工智能搭建可追溯的算法監(jiān)管架構(gòu)

中心化商業(yè)模式下的人工智能算法，其難以達(dá)到完全的公開(kāi)、公正，并可能會(huì)出現(xiàn)技術(shù)濫用的現(xiàn)象。但若將人工智能算法處理數(shù)據(jù)的每個(gè)環(huán)節(jié)全部記錄至區(qū)塊鏈，使其可追溯且不可篡改，并將人工智能模型加密計(jì)算上鏈后相對(duì)透明避免作惡，或可以讓部分人工智能的行為全程處于監(jiān)管之下。這將幫助人工智能搭建可追溯的算法監(jiān)管架構(gòu)，防止人工智能技術(shù)的濫用及霸權(quán)。圖4中展示了人工智能技術(shù)應(yīng)用的追溯流程圖，人工智能技術(shù)應(yīng)用主要分為四個(gè)階段，包括人工智能技術(shù)準(zhǔn)備階段、人工智能技術(shù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)階段、投入使用階段和面向?qū)ο笫褂眯畔㈦A段。

（1）人工智能技術(shù)準(zhǔn)備階段。人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)所需要準(zhǔn)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在區(qū)塊鏈平臺(tái)上記錄材料的相關(guān)數(shù)據(jù)，包含技術(shù)開(kāi)發(fā)商、開(kāi)發(fā)人員、開(kāi)發(fā)時(shí)間、數(shù)據(jù)提供方信息、數(shù)據(jù)的類型、得到數(shù)據(jù)的時(shí)間等，將這些信息錄入到區(qū)塊鏈平臺(tái)。

（2）人工智能訓(xùn)練學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)。技術(shù)開(kāi)發(fā)方將人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程中利用及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和硬件設(shè)備信息記錄到區(qū)塊鏈上，經(jīng)各節(jié)點(diǎn)確認(rèn)后，這些數(shù)據(jù)將會(huì)永久的保存在區(qū)塊鏈上。

（3）投入使用環(huán)節(jié)。人工智能技術(shù)通過(guò)用戶需求分析進(jìn)行后臺(tái)分析計(jì)算，為了更好地追溯人工智能技術(shù)應(yīng)用及數(shù)據(jù)流向，不僅僅需要將后臺(tái)數(shù)據(jù)上鏈，同時(shí)還需要記錄面向?qū)ο蟮男畔⒑托枨蟆⒂?jì)算過(guò)程中利用和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息、運(yùn)營(yíng)商信息等。在這個(gè)環(huán)節(jié)，需要將基于人工智能技術(shù)的平臺(tái)搭載到區(qū)塊鏈平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)記錄，在數(shù)據(jù)流動(dòng)的同時(shí)，同步接入到區(qū)塊鏈平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)、技術(shù)的跟蹤。在區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)層，采用公私鑰非加密對(duì)稱技術(shù)，無(wú)論是平臺(tái)還是業(yè)務(wù)需求方都擁有自己的公私鑰對(duì)，這在一定程度上保障了信息的安全可靠，出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)可以快速查詢出是哪個(gè)環(huán)節(jié)的問(wèn)題。

（4）需求方。對(duì)需求方在平臺(tái)得到需要的數(shù)據(jù)后的進(jìn)一步處理，也需要提交到區(qū)塊鏈中，更好地防止了技術(shù)的濫用。

將人工智能技術(shù)應(yīng)用的各個(gè)階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)利用區(qū)塊鏈的智能合約上傳至區(qū)塊鏈平臺(tái)，營(yíng)造可追溯、不可篡改的信息流。

數(shù)據(jù)、算力、算法是人工智能發(fā)展的三大要素。人工智能的發(fā)展離不開(kāi)海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力。如果使單一商業(yè)機(jī)構(gòu)握有大量數(shù)據(jù)、雄厚研究力量和算力資源，在信息技術(shù)領(lǐng)域就獲得相對(duì)壟斷的優(yōu)勢(shì)，增加了作惡的風(fēng)險(xiǎn)。區(qū)塊鏈建立了新型治理架構(gòu)，使操作記錄和認(rèn)證取決于多個(gè)機(jī)構(gòu)，可以限制算法權(quán)力濫用，從而可以幫助更多科研機(jī)構(gòu)或者規(guī)模相對(duì)較小企業(yè)融入科學(xué)發(fā)展的大環(huán)境，促進(jìn)其技術(shù)開(kāi)發(fā)。

3.5 區(qū)塊鏈為AI提供安全、可靠的發(fā)展環(huán)境

數(shù)據(jù)安全問(wèn)題是人工智能進(jìn)一步發(fā)展所遇到的障礙之一，如果開(kāi)發(fā)者們沒(méi)有提高所管理數(shù)據(jù)的安全性，那一旦數(shù)據(jù)被暴露，人工智能將會(huì)失去公信力，最終只能淪落為一個(gè)被美化后的科技。而區(qū)塊鏈技術(shù)則可以極大程度上解決這個(gè)問(wèn)題。

區(qū)塊鏈的智能合約和智能交易機(jī)制，可以很好地發(fā)揮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)開(kāi)放、數(shù)據(jù)融合功能，可使數(shù)據(jù)交易信息主體處于加密狀態(tài)。同時(shí)，由于區(qū)塊鏈記錄的不可篡改性，也能方便人們對(duì)人工智能設(shè)備記錄進(jìn)行查詢和監(jiān)督，提升人們對(duì)人工智能的信任和接納度[5]。

在數(shù)據(jù)至上的時(shí)代，人們可以從數(shù)據(jù)中提取很多有價(jià)值的信息。區(qū)塊鏈及技術(shù)既能保障數(shù)據(jù)的安全，又能協(xié)助提取有價(jià)值的信息。因此，區(qū)塊鏈對(duì)人工智能所存在的信息泄密問(wèn)題的改善方面可起到至關(guān)重要的作用。

首先，區(qū)塊鏈技術(shù)的不可篡改和可追溯性使得數(shù)據(jù)從采集、交易、流通，以及計(jì)算分析的每一步記錄都可以留存在區(qū)塊鏈上，任何人采用任何手段在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，都不可以篡改數(shù)據(jù)、修改數(shù)據(jù)和造假，使得數(shù)據(jù)的可信性和質(zhì)量得到一定程度的信用背書(shū)，有助于人工智能進(jìn)行高質(zhì)量的建模，從而使用戶獲得更好的用戶體驗(yàn)。其次，區(qū)塊鏈中的基于同態(tài)加密、零知識(shí)證明、差分隱私等技術(shù)使數(shù)據(jù)共享得到了隱私安全保護(hù)。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著區(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能技術(shù)不斷進(jìn)步，兩個(gè)技術(shù)在各領(lǐng)域都展示了不俗的優(yōu)勢(shì)，引起了各個(gè)行業(yè)對(duì)區(qū)塊鏈與人工智能的融合技術(shù)越來(lái)越廣泛的關(guān)注。特別是在信息共享、安全保密、監(jiān)督透明、溯源確權(quán)和信任協(xié)作等領(lǐng)域。區(qū)塊鏈和人工智能結(jié)合發(fā)展，可以產(chǎn)生更高的價(jià)值，不少的領(lǐng)域已將兩者融合，例如數(shù)字版權(quán)、醫(yī)療行業(yè)、無(wú)人駕駛汽車等。

我國(guó)近年來(lái)人工智能技術(shù)雖然不斷進(jìn)步，但起步較晚，技術(shù)與發(fā)達(dá)國(guó)家還是存在一定的差距。而人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)的融合可以為我國(guó)科技發(fā)展提供一個(gè)新的方向，但在此過(guò)程中會(huì)面臨著許多的問(wèn)題，例如技術(shù)本身還需優(yōu)化、技術(shù)進(jìn)入門檻高、相關(guān)政策法規(guī)還不夠完善、應(yīng)用場(chǎng)景還需繼續(xù)拓展、相關(guān)科技人才缺乏等。為此，我國(guó)需要加強(qiáng)人工智能和區(qū)塊鏈領(lǐng)域的人才培養(yǎng)、完善“互聯(lián)網(wǎng) +”利益機(jī)制、重視“人工智能+區(qū)塊鏈”的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等。

隨著區(qū)塊鏈與人工智能技術(shù)進(jìn)一步的完善，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界不斷將理論轉(zhuǎn)化為技術(shù)并落地應(yīng)用，相信未來(lái)區(qū)塊鏈與人工智能這兩種技術(shù)融合將更加深入，應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)更加豐富。

參考文獻(xiàn)

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[4] 蘇雄業(yè).基于區(qū)塊鏈的大數(shù)據(jù)共享模型與關(guān)鍵機(jī)制研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北京工業(yè)大學(xué)，2018.

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