“區塊鏈+人工智能”落地醫療金融等應用場景

　　■本報見習記者 邢 萌 

　　日前，國家互聯網金融安全技術專家委員會聯合上海圳鏈公司推出的《“區塊鏈+AI”行業研究報告》（以下簡稱“《報告》”）指出，“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。

　　目前對於AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經湧現出很多相關項目和理論創新，主要分布在醫療、數據市場、金融等應用場景上。

　　“區塊鏈+AI”優勢凸顯

　　區塊鏈與人工智能天然優勢互補，在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。

　　具體來說，區塊鏈與人工智能兩項技術的結合具有七個方面的優勢。《報告》指出，一是，區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是，區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是，區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是，人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是，區塊鏈使得人工智能更加可信任；六是，區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是，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。

　　對區塊鏈和人工智能的結合，可通過兩方面來實現，有區塊鏈研究人士表示，一方面是AI需要大量的數據，區塊鏈通過確權、保護、代幣獎勵激勵用戶上傳更多數據；另一方面是在數字資產版權保護上，AI提供識別盜版能力，區塊鏈提供確權和公開流轉作為維權憑據。

　　國家互聯網金融安全技術專家委員會認為，AI和區塊鏈的結合應用場景集中分布在醫療、數據市場、金融、雲計算、物聯網等領域。

　　《證券日報》記者注意到，“區塊鏈+AI”在醫療方面的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析；在數據市場結合領域是利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等；金融結合領域包括市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等；在雲計算方面，結合區塊鏈，可解決AI面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題；在物聯網領域，不僅可解決身份識別認證問題，還可促進物聯網設備數據共享、設備可智能化更新。

　　面臨四大風險

　　需要指出的是，儘管“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，但也要看到，目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處於概念驗證階段或早期應用階段。處於幼齡期的“區塊鏈+AI”面臨著諸多挑戰。

　　《報告》顯示，“區塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一是AI和區塊鏈自身的缺點，在結合後仍無法有效解決；二是AI和區塊鏈結合過程中可能造成原有優勢被破壞。

　　具體來說，“區塊鏈+AI”面臨包括政策性風險、技術融合的不確定性、大規模的社會應用面臨挑戰、不可控性等四方面問題：一是政策性風險，區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否採用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上，如何定義通證仍有很大的不確定性；二是技術融合的不確定性，無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合並實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在；三是大規模的社會應用面臨挑戰，通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢，數據共享威脅大型企業利益，大公司可能會反對數據去中心化，並可能遊說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀；四是不可控性，當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。

責任編輯：吳化章