AI 与区块链会碰撞出什么样的火花？取代传统银行系统！？

12月12日，以色列总理本杰明•内塔尼亚胡公开发表了对银行业未来的评论。当内塔尼亚胡谈到银行的作用时，他指出银行的意义-确保两方之间有效和安全的交易，可能会被区块链取代。

在70秒的视频中，他提出：银行更像是一个中间人，我们把区块链看作是集中的银行系统的具有分散性的替代品，这是推动比特币上涨的原因。“区块链可以履行银行的所有职能，而不需要一个效率不高的中央机构，且每次都需要手续费。”

AI 与区块链：两大热门技术，会碰撞出什么样的火花？

区块链和AI可以说是当今最热门的两个技术方向了。在一般人看来，这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI分别属于是技术谱系的两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能，另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。但是数据策略师、技术投资者兼AI顾问Francesco Corea却认为，AI与区块链融合可能会对整个技术范式都产生革命性影响。我们看看他是如何分析的。

不可否认，AI和区块链是促进创新节奏并且给每一个行业都引入了剧变的两大重要技术。每一项技术都有其自身的技术复杂度以及商业影响，但如果这两个强强联合的话也许会从头开始对整个技术范式（以及人类）进行重新设计。

本文旨在窥探一下AI与区块链的融合所产生的潜能，并且讨论这一联盟的标准定义、挑战以及好处，以及该领域的一些有趣的玩家。

I.做好准备

这段时间以来我一直都在讨论和写AI方面的东西，所以就不会再浪费时间去定义什么是AI和什么不是AI了。

然而，迄今为止我还没有触碰过区块链和加密货币这个话题，所以这第一部分我会用来介绍一下什么是区块链以及区块链的工作机制。

区块链是安全、分布式、恒定的数据库，由分布式网络的各方所共享，这个数据库可以记录交易数据（可以是链上也可以是链下），审计起来也很容易。

区块链是安全、分布式、恒定的数据库，由分布式网络的各方所共享。

简而言之，区块链是“一种允许互不相识的人信任一个事件的共享记录的技术”。

数据被存储在名为区块的刚性结构里面，这些区块又通过散列值（每一个区块都包含有一个时间戳和通过其散列值连到上一个区块的链接）彼此连接为一条链。区块有一个头部（header，里面包含有元数据），以及含有真实交易数据的内容部。既然每一个区块都是跟上一个连接的，所以随着参与者和区块的数量不断发展，在没有取得网络的共识的情况下想要篡改任何信息都是极其困难的。

网络可以通过不同的机制来验证交易，不过主要的机制是两种，一种是“工作量证明（proof-of-work）”，另一种是“权益证明（proof-of-stake）”。工作量证明（中本聪，2008年）是让参与者（称为“矿工”）解决复杂数学问题来增加区块，而后者又需要大量电能和硬件能力才能解码。权益证明（Vasin，2014年）则相反，试图解决这个能效问题，把更多的挖矿权交给拥有更多货币的参与者（权益证明有很多的派生，对于其著名的“账本分叉问题”还产生了一些质疑）。

其他机制还包括拜占庭容错算法（Castro和Liskov，2002），Quorum切片（Mazieres，2016），以及权益证明的各种派生，但现在我们先不说这个。

需要解释的最后一个特征是按照不同网络访问权限分类的区块链，比方说任何人是否可以自由浏览（无许可 Vs 需许可），或者是否参与到共识的形成（公共 Vs 私有）。在前一个情况下，任何人都可以访问总账并对其进行读写，而在后一种情况下，预先决定的参与者有权力加入网络（当然是在公共无许可的情况下，作为给矿工提供的回报结构才行）。

现在情况应该很清楚了，这一技术的本质力量不仅仅是颠覆性技术，而更多在于它是旨在“改变中介范畴”的基础性技术。分布式总账技术的确会降低验证和联网的成本，进而影响市场结构并最终使得新的市场形成。Iansiti和Lakhani（2017）在最近的工作中还对区块链和TCP/CP这两项技术之间进行了精彩的比较，说明了区块链是如何慢慢地经历了TCP/IP之类的先前基础性技术所经历的4个阶段的，也就是单个使用阶段、本地化使用阶段、替代阶段以及变革阶段。就像他们解释那样，此类技术的“新颖性”使得它很难让人理解解决方案域，而它的“复杂性”需要更大规模的制度性转变才能培育出更便利的采用氛围。

然而，有一点也是对的，那就是区块链正在变革传统商业模式，正在将价值朝着与之前的技术栈背道而驰的方向分配：如果说15年前投资应用比投资协议技术更有意义的话，在区块链的世界里价值将集中在共享协议层，而在应用层的利润水平将非常微薄（参见Joel Monegro的“胖协议”理论）。

这是一个由“胖”协议和“瘦”应用组成的堆栈

——Joel Monegro

最后，作为这个介绍章节的结束，我还想提一下实际上区块链的可能性还不仅仅局限在交易上面，而且在建立由特殊事件和阈值触发并且可以轻易追溯和审计的（智能）合约方面也有着可能性。

附加信息：首次代币发售（ICO）

目前围绕着这一新现象的一大炒作是首次代币发售（ICO）。即便很多人投钱进去是因为这个名字让人想起最常见（也是最值钱）的首次公开募股（IPO），但ICO不过是令牌销售罢了，而令牌是特定网络最小的功能单位。

希望ICO专家可以原谅我的粗略定义，但ICO可以说是一个混合概念，其中结合了股权分配、预售/众筹活动，以及有着有限权力和应用域的货币等元素。

引入新的不受监管的融资手段绝对是一项有趣的创新，但它也引发了还没有准备好的社区的若干担忧。对此我非常乐意能听到大家的反馈，但这里我先提炼一下对ICO评估的关键点：

• 在价值交换令牌有着额外的功用，而公司出售令牌的唯一目标就是融资的话将会给市场释放一个糟糕的信号。令牌是用来建立用户群并且激励利益攸关者在最早期阶段参与到生态体系里面去的。光有一份好的白皮书是不够的；

• 要当心不受限的令牌销售；

• 要当心没有时间限制的令牌销售；

• 要当心没有明确声明（目前和未来）数量以及令牌价值（这听起来有点荒谬，但你也许会对ICO的不透明度感到吃惊）的令牌销售。

II.AI将如何改变区块链

尽管区块链极其强大，但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化，但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响：

• 电力消耗：挖矿是一项极其困难的任务，需要大量的电力（以及金钱）才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段，所以我认为类似结果也可以在区块链方面实现。这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降；

  
  

• 可伸缩性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪（2008）首次提出可以把“区块链修剪”（比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据）作为可能解决方案，但是AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。

  
  

• 安全：即便区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深的层和应用就没那么安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性；

• 隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密（直接对加密数据进行操作），Enigma项目，或者Zerocash项目，绝对都是可能的解决方案，但我认为这个问题跟前面的可伸缩性和安全问题是紧密关联的，而且我认为它们的重要程度也是一样；

• 效率：德勤（2016）估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快；

• 硬件：矿工（未必是公司也可以是个人）把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化（有时候是部分转化）为神经网络所用（挖矿巨头Bitmain正在这么做）；

• 人才缺乏：这是信仰之跃，但同样地我们正在试图自动化数据科学本身（按照我目前的认知来看是不成功的），我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理（甚至影响和维护分类账）；

• 数据门：在未来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，我们就会需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚我们的个人信息发生了什么事情。这是（智能）机器的工作。

III. 区块链如何改变AI

在上一节中，我们迅速触及了AI可能最终对区块链产生的影响。现在我们反过来看看区块链可能会对机器学习系统的发展产生什么样的影响。说得更仔细一点，区块链可以：

• 帮助AI解释自己（并让我们相信它）：AI黑盒遭遇了可解释性的问题。有一个清晰的审计跟踪不仅可以提高数据的可信性，还可以提高模型的可信度，也为追溯机器决策过程提供了一条清晰的途径。

• 提高人工智能的有效性：安全的数据共享意味着更多的数据（和更多的训练数据），然后就会有更好的模型，更好的行动，更好的结果......以及更好的新数据。到头来网络效应是最重要的东西。

• 降低市场的准入障碍：我们一步一步来。区块链技术可以保护你的数据。那么为什么你不能私下存储你所有的数据，或者也许出售这些数据呢？你也许会。那么首先，区块链将促进更干净、更有组织的个人数据的建立。其次，区块链会促进新市场的出现：比如数据市场（这个是比较容易实现的）；比如模型市场（这个要有趣得多）；甚至最后可能还会出现AI市场（参阅Ben Goertzel试图用SingularityNET解决的事情）。因此，简单的数据共享和新的市场，再加上区块链数据验证一起，这些将提供更加顺畅的集成，从而降低小企业的进入门槛，缩小科技巨头的竞争优势。在降低进入门槛的努力中，我们实际上解决了两个问题，即提供更广泛的数据访问以及更有效的数据货币化机制;

• 增加对人工的信任：一旦我们的部分任务将交给自动虚拟代理来管理，清晰的审计跟踪将可以帮助机器人相互信任（并且帮助我们去信任它们）。在有了分项数据以及协调决策，再加上有健壮的机制到达法定人数（与群体机器人和多代理场景高度相关）的安全手段之后，这最终还将增加机器与机器之间的交互（Outlier Ventures，2017）和交易。Rob May在他最近的邮件简报中也表达了类似的概念。

• 减少灾难性风险的情况：DAO中编写的具有特定智能合约的AI只能执行那些动作，除此以外再无更多（那么它的行动空间也是受限的）。

尽管AI跟区块链技术的交互能够带来诸多好处，但是还有一个大问题困扰着我不得其解。

AI是诞生在一个开源的环境下的，在这样的环境下数据是真正的护城河。但随着这一数据的民主化（以及软件的开源化），我们如何才能确保AI能取得成功并且不断发展呢？新的护城河又会是什么？现阶段我唯一的猜测是……人才。

IV. 去中心化的智能公司

从事区块链和加密货币的初创企业有很多。不过这里我只对那些从事AI、区块链技术交叉（或者融合）的感兴趣，这些企业显然就不是很多了。这样的企业主要集中在旧金山和伦敦，但是在纽约、澳大利亚、中国以及欧洲国家也有例子。

这类初创企业的数量的确是太少了，所以很难把它们进一步进行分类。我通常喜欢试着去理解一组公司的底层模式极其对行业的影响/应用类型，但在这里鉴于数据点的数量太少了，是很难进行这样的分析的，所以我就简单地按照以下进行分类了：

• 去中心化智能：TraneAI （以去中心化的方式训练AI）；Neureal （点对点的AI超级计算）；SingularityNET（AI市场）；Neuromation（综合数据集生成和算法训练平台）；AI Blockchain（多应用智能）；BurstIQ（医疗保健数据市场）； AtMatrix（去中心化机器人）；OpenMinedproject（在本地训练机器学习的数据市场）；

• 会话式平台：Green Running（家庭能源虚拟助手）；Talla（聊天机器人）；doc.ai（量化生物和医疗保健洞察）；

• 预测平台：Augur（集体智能）；Sharpe Capita（众包情绪预测）；

• 知识产权：Loci.io（IP发掘和挖矿）；

• 数据溯源：KapeIQ（对医疗保健实体的欺诈检测）；Data Quarka（事实核验）；Priops（数据合规性）；Signzy（KYC）

• 交易：Euklid（比特币投资）； EthVentures（对数字令牌的投资）。其他的（理论性）金融应用可参见Lipton（2017）；

• 保险：Mutual.life（P2P保险），Inari（普通保险）；

• 其他：Social Coin（市民奖励系统）；HealthyTail（宠物分析）；Crowdz（电子商务）；DeepSee （媒体平台）；ChainMind（网络安全）。

以下是一些点评：

• 许多AI—区块链公司的顾问委员会要比团队规模还要大，这是很有趣的。这也许是融合尚未完全完成的早期迹象，说明我们不知道的要比知道的东西要多；

  
  

• 我个人对看到第一类初创企业（去中心化智能）的发展非常兴奋，但是我也看到会话式平台和预测平台以及知识产权的巨大发展。我把其他的例子归类为“杂项”是因为我并不认为目前阶段那些代表了特定类别，而相反是将AI于区块链进行匹配的单次尝试；

• 对这些公司进行评估极其困难。这些网站经常是神秘兮兮的，让人摸不清楚它们是做什么的，怎么做的（这跟你对区块链买账正是因为它的透明度有点相悖啊），而且这种技术需要接受过高科技教育才能对其进行充分评估。拨开炒作的迷雾是一项艰巨的任务，炒作让人很容易受到愚弄。不过我可以给你看个具体的例子：听说过Magos AI吗？在为了写这篇文章对公司进行研究时，我读了几篇有关这家AI驱动的区块链预测平台公司（来自Wired、Prnewswire等）的文章，该公司刚刚完成了一次超过50万美元的ICO，并且对其交付成果给出了很大的承诺。但如果你认为他们应该把ICO的材料/信息共享出来想去对方网站看看的话，很怪异的是，他们的网站是打开不了的。当然，有时候的确会发生这种情况。但我还是不甘心，因为我在Wired上读过它的文章，我很想知道更多的东西。我设法找到了它的联合创始人是谁，但是在Linkedin却没法找到他的资料。又是一桩怪事。不过，有的人就不喜欢社交活动，尤其是如果你考虑到三个月前还没有这家公司存在的迹象的话。那我们再来看看其他的团队成员吧。也是没有任何信息，我找不到有关其过往经历的任何可追溯的证据（除了说CTO是学分析的，但我没有发现相关证据）。我尝试着深入挖掘他们的技术：我想要找到他们的白皮书、蓝皮书、黄皮书，或者随便什么书。但我只能找到相关评论，却找不到正文。最后两点：我根本不认为自己是区块链专家，但我读了很多这方面的东西。而且我也相信，在人工智能以及行业动态方面我是相当了解的。这些家伙声称自己建立了5个不同的神经网络，可以在比Libratus（或DeepStack）还要复杂的不同领域达到相同的准确度，但我从来都没有听说过这样的网络——这一点非常奇怪。好吧，也许我可以写信给他们请求见个面去了解一下他们。可你知道吗？他们的地址是AXA的苏黎世办事处。

经过5分钟的调查之后，我终于Google了两个关键字：“Magos骗局”。这些家伙似乎卷走钱跑路了。他们一定是跑到什么地方去建立那个神经网络去了。所以请密切关注吧。

我的观点是指数性技术是非常好的，是可以推进人类发展的，但随着它带来的好处增多，潜在的“负面融合”也会呈指数性增长。要保持警觉。

V.结论

区块链和AI是技术谱系的两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能，另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。然而，如果我们能找到一个聪明的方式让这两个一起协作的话，总的正外部性就能够在瞬间放大出去。

这两大技术的融合当然还有技术和伦理内涵，比方说我们应该如何对区块链上面的数据进行编辑（或者甚至遗忘）？可编辑的区块链是不是解决方案？AI—区块链的融合会不会把我们推向成为数据囤积者的道路上？

说实话，我认为我们唯一能做的就是不断试验。