区块链+AI”一直以来被给予厚望，近日国家互联网金融安全技术专家委员会发布《“区块链+AI”行业研究报告》，更是再度炒热这一话题。然而，从技术角度看，这两种技术不仅结合度很低，甚至还有矛盾之处。那么，“区块链+AI”的憧憬有多少已经成为了现实？未来又有怎样的前景呢？
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区块链助力健康险高质高效，区块链重塑再保险服务流程空姐乘滴滴顺风车遇害案血迹未干，乐清女孩又惨遭奸杀，滴滴再一次陷入全民讨伐之中。作为乘客，笔者也将网约车作为日常基本的出行方式，深深理解乘客在滴滴、出租与黑车之间的选择，不在于对某位司机个人的了解和信任，而是对滴滴平台服务便利、
8月18日，马云在阿里巴巴杭州总部欢迎马来西亚总理马哈蒂尔时表示，阿里关注三个关键技术：区块链、人工智能、物联网。“马爸爸”的总结又引发了业界对“区块链+”的思考和讨论。
阿尔法狗让全人类惊叹于AI，比特币让全世界认识了区块链。他们的相遇，能擦出火花吗？万向控股副董事长肖风曾说：“人工智能和区块链，二者最后会归到一起，通过算法来驱动这个世界。”如此宏大的表述，反映出了美好的梦想——可能也是链圈一厢情愿的梦想。其实，我们很少听到AI领域畅谈拥抱区块链。“区块链+AI”更多只是链圈的热门话题，并且区块链与AI到底如何结合，也一直是百家争鸣，莫衷一是。
“区块链+AI”期待满满
从发展历程来看，AI早在区块链之前就已经火遍了全世界。乌镇智库理事长、国家“千人计划”专家、《人工智能简史》作者张晓东近日以一组数字描述了AI行业的发展现状。
据张晓东介绍，目前亚洲的 AI 企业融资规模超过100 亿美元，中国则达到了77 亿美元左右。根据乌镇智库数据，目前中国 AI 企业融资规模全球第二位，为美国的七分之一。而在人工智能专利数量方面，中国早在2012年底2013年初就已经超过美国，去年中国的人工智能专利技术数量大约是美国的3倍。
关于AI结合区块链的一个残酷现实是，从技术本质来看，两者存在明显矛盾。AI是封闭的、中心化的数据平台，而区块链则是开放数据环境中的去中心化应用。正如深脑链创始人兼CEO何永向算力智库（ID：suanlicaijing）总结：“实际上，区块链很难直接对AI产生影响，AI也很难直接影响区块链。”但面对前景如此广阔的AI产业，其与区块链的结合必然引发区块链业界的无限憧憬和迅速实践。
ObEN联合创始人Adam郑表示，从区块链来说，数据去中心了，有主了，但是需要数据分析技术，否则没有用。AI是最先进的数据分析技术。所以，区块链也需要AI。智能矩阵创始人高庆忠表示，两者融合逻辑在于发挥区块链和AI各自的优势。区块链是分布式记账、信任和激励系统，AI是人工智能能力，区块链可以构建为人工智能世界的一套经济系统。
就连权威报告也对“区块链+AI”寄予厚望。国家互联网金融安全技术专家委员会近日发布《“区块链+AI”行业研究报告》，对“区块链+AI”做出了详细阐述。《报告》指出了区块链与AI结合的七大优势和四大挑战，并列举了医疗、数据、金融、云计算、物联网五大应用场景。而以AI为主打应用场景的区块链项目也层出不穷，如海外的ObEN、Neuromation，国内的智能矩阵、铂链、深脑链等等。总体来看，《报告》对“区块链+AI”的展望令人振奋，现实中的相关项目也十分丰富。
那么，“区块链+AI”的现实应用情况究竟如何？
在和算力智库的对话中，何永认为，由于AI有三要素：数据、算力、算法，因此区块链也应该从这三方面切入来赋能AI。其中，数据要素包括了数据创造和数据传输两方面。
数据创造指的是AI训练需要用到大量数据，而初始数据多有赖于人工操作处理。比如，为了实现AI的人脸识别功能，前期需要人工标注一亿张图片，这项工作涉及大量人力，参与人员可能来自不同地区，在不同时间工作。
利用区块链的token经济，可以对庞大的人工操作实现工作确认和报酬支付。但需要看到的是，这并非区块链直接作用于AI，而只是利用了区块链的经济特性。数据传输主要指数据的交易，即数据拥有者把数据交易给AI开发者的过程。价值传输是区块链的强项，因此可以利用区块链token实现交易。另外，区块链还解决了数据安全和数据隐私问题。
以深脑链为例，在其数据交易生态中，数据是加密并且分布式存储的，因此AI开发者获得的是数据使用权，而不是所有权。“AI开发者可以用这些数据来训练AI算法模型，但并不能直接看到个体数据，也无法转卖数据，这样就确保了数据安全和隐私”，何永表示。归纳来说，在数据层面，区块链只能对数据产生影响，并非直接作用于AI技术。
算力是当前区块链赋能AI较为普遍的方向，实现形式主要是分布式算力平台。当然，区块链本身并不能直接产生AI所需的超强算力，但通过区块链技术可以把分布在不同地区的算力集中起来，供应给算力需求方。在这一过程中，分布式算力平台实质上成为了算力供应方和需求方的撮合平台，区块链确保了交易的公开透明，也利用token让交易更加便捷。
何永告诉算力智库，目前在深脑链上，算力的供给方主要包括AI企业、AI从业者、超算中心、中小型云计算中心，矿工等，这些人群所拥有的设备往往具有较大的富余算力可以分享。而算力的需求方主要包括高校、培训机构、AI企业、个人AI学习者和爱好者等。特别在教育类机构方面，由于目前AI人才缺口巨大，相关教育和培训市场火爆，在授课和学习过程中需要大量算力支持。
何永透露，目前申请接入深脑链的设备已经超过3000台，所有供需双方都通过生态中的token “DBC”作为交易媒介。由于AI对算力要求较高，并非所有普通个人设备都能参与其中，最直观的技术标准是：GPU至少达到1080Ti。
“区块链+AI”未来思考
由此看来，目前区块链和AI的结合还比较间接，更多更深层次的结合还有待时间给出答案。比如，上文所述的三要素中，算法是AI的核心要素，而基于密码学的区块链也是一种算法。但区块链如何对AI算法直接发挥作用，目前仍然未知。此外，无论是区块链和AI，其本身也都存在不确定性。
对区块链而言，公链性能可能会制约其与AI的结合。即使单从数据交易和分布式算力两方面来看，面对海量数据(22.550, 0.80, 3.68%)，面对不断接入的算力设备，公链是否有能力承载，已经是一个现实问题。而在AI方面，安全问题引人关注。目前AI领域有不少关于强人工智能的担心，即AI的快速进化可能会威胁人类本身。这一问题如何解决，区块链是否能发挥作用，甚至都尚未纳入考虑范围。
展望“区块链+AI”的未来，何永分享了两个观点：
第一，不必纠结于“区块链+AI”，如果有项目既用到AI，又用到区块链，这样的叠加效应就能比牵强的所谓“交集”产生更多价值。
第二，反向思考AI如何赋能区块链。比如，区块链经常会遭到黑客攻击，AI就可以用来监测分析区块链上的异常交易，及时发现及时应对。
区块链和AI都是新兴技术，两者的结合是求同存异，还是隔靴搔痒，或是画龙点睛，可能性很多，问题很多，而期待和实践也很多。
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