AI＋Blockchain＝？

往期mixlab的文章更多的是聊技術與設計之間的mix，但其實技術之間也有很多值得我們思考的mix點。所以今天抽空聊聊技術之間的mix。

本篇文章作者們：

shadow-ML00、Hanz-ML14

Hanz所具備的斜桿：

建築師/前端工程師/區塊鏈/增長黑客/大數據

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AI + Blockchain = ？

計算機科學有兩個熱門方向，一個是 AI，一個是區塊鏈，這兩者同樣是綜合性的技術，他們之間必然有一個共存交叉的關係。那麼，人工智慧與區塊鏈可以怎麼結合呢？

技術本身是跨界的

人工智慧覆蓋的內容非常跨界，機器視覺我們借鑒了很多生物視覺成像的原理，神經網路也是隨著人腦學科的發展而不斷改進；區塊鏈是集合了加密演算法、分散式技術、共識機制等技術融為一體的技術體系，去中心化是一種社會群體組織的一種模式，就像我們的宗教組織，各地都有分支，分支之間有共同的信仰，但不隸屬於某一機構／中心的組織。

如何Mix在一起？數據是方向之一

AI三大構成數據、演算法、算力，演算法大部分都是公開的，算力只要出資金購買能夠解決，然而數據，要麼集中到大廠里，要麼需要耗費大量的人力去手動標註。數據是制約AI應用的關鍵因素。我們有沒有辦法可以通過技術手段來提高數據的獲取效率及降低獲取成本呢？

區塊鏈採用的去中心化的模式，使得用戶對自己的數據擁有絕對控制權，既保證了數據的真實性，也不必受制於某個中心化機構。

我們自己產生的數據有何價值？

我們在互聯網上創造了大量的行為數據、敏感數據、隱私數據、社交數據、消費數據等等。但互聯網公司認為數據是公司的，所以他們會利用這些數據進行變現。利用這些數據最直接的收益是投放廣告，比如每天都能在朋友圈裡看到的廣告，某乎上的揉雜在回答里的廣告，各大APP開屏廣告。我們貢獻數據的同時，被強迫著觀看各種廣告。其實我們有時候並不想觀看廣告，但控制權不在我們手上。

把廣告的控制權歸還用戶，用戶還可以控制自己的數據是否被使用。

區塊鏈技術使得用戶可以證明自己是數據的所有者

嚴格來講，單單區塊鏈技術中的公鑰-私鑰加密技術，就可以讓用戶證明自己擁有這些數據。

我們先來理解下「公鑰-私鑰加密技術」，把公鑰理解為你的銀行卡賬號，私鑰是你的U盾。你可以把你的銀行卡賬號給到任何一個人，賬號里的錢只有你使用U盾才能取出來，所以這個賬號是屬於你的。

對於個人數據也是類似的邏輯，用戶把個人的數據存在「公鑰」的地址里，任何人都可以看到「公鑰」地址，瀏覽、使用此數據，如果利用了此數據進行了商業變現，那數據的擁有者，可以通過「私鑰」證明自己的權益，從而獲得收益。

數據的交易

有這麼一種方式，用戶可以授權出售自己的個人數據被AI平台所使用，產生的效益也是可以記錄到用戶身上，用戶與AI平台形成一種共同成長的關係。所有的一切通過代碼來約束，這一串代碼只要運行，沒有人能隨意更改。

算力+數據的交易

上文用戶只是提供數據，而接下來的案例，用戶提供的是計算力及數據。有這麼一個案例：openmined

https://www.openmined.org

通過區塊鏈發布訓練代碼，礦工們下載代碼使用自己的數據進行訓練，訓練成功後，全網廣播，節點驗證通過後，交易完成。

產品邏輯如下：

1

創建一個model及定義data

數據科學家（發布者）通過keras或者tensorflow，創建一個模型，定義需要的數據（例如個人的健康信息，社交信息或者智能家居產生的信息燈等）

2

發布到 OpenGrid network

把model加密後發布到分散式網路里，這裡是OpenGrid network。

3

用戶訓練model

OpenGrid network的用戶（miners）下載並解密model，然後使用自己的data訓練模型，這一步相當於區塊鏈中的工作量證明，訓練後把結果加密發布到OpenGrid network中。

4

獎勵miners

所有的miners提交結果到OpenGrid network後，節點通過數據集驗證，這是區塊鏈中的共識機制，計算miners結果的準確率最高者，獎勵token。

5

完成交易

一旦驗證到miners提交到結果準確率是最高的，自動把模型結果解密並移交給發布者，交易至鏈上。

技術實現：

大致瀏覽了下OpenMined的Github，要完全達到理想的狀態還需要點時間。目前，礦工們（即miners）需要有代碼的能力，客戶端主要採用unity來開發，通過unity來開啟後端，然後通過瀏覽器的console功能來開啟具體的訓練任務。包括提交訓練結果至鏈上。

ps：

如果要造一個類似的產品，目前的時間點來看，還是有機會趕上。

這是AI + Blockchain 的其中一種應用場景。AI + Blockchain 還有不少的應用，mixlab將會不定期的更新此方向的文章，敬請留意。

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