“區(qū)塊鏈+人工智能”落地醫(yī)療金融等應用場景

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(qū)塊鏈+AI”行業(yè)研究報告》(以下簡稱“《報告》”)指出，“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，結合兩者技術優(yōu)勢，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。若兩者可有機結合，將會創(chuàng)造更大的價值。

目前對于AI和區(qū)塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創(chuàng)新，主要分布在醫(yī)療、數據市場、金融等應用場景上。

“區(qū)塊鏈+AI”優(yōu)勢凸顯

區(qū)塊鏈與人工智能天然優(yōu)勢互補，在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區(qū)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(xù)的“深度學習”。

具體來說，區(qū)塊鏈與人工智能兩項技術的結合具有七個方面的優(yōu)勢。《報告》指出，一是，區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是，區(qū)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(qū)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(qū)塊鏈的電力消耗；五是，區(qū)塊鏈使得人工智能更加可信任；六是，區(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是，區(qū)塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。

對區(qū)塊鏈和人工智能的結合，可通過兩方面來實現，有區(qū)塊鏈研究人士表示，一方面是AI需要大量的數據，區(qū)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(qū)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(qū)塊鏈的結合應用場景集中分布在醫(yī)療、數據市場、金融、云計算、物聯網等領域。

《證券日報》記者注意到，“區(qū)塊鏈+AI”在醫(yī)療方面的結合領域有醫(yī)療數據加密和醫(yī)療計算分析；在數據市場結合領域是利用區(qū)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；在云計算方面，結合區(qū)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(fā)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，盡管“區(qū)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(qū)塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。處于幼齡期的“區(qū)塊鏈+AI”面臨著諸多挑戰(zhàn)。

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

具體來說，“區(qū)塊鏈+AI”面臨包括政策性風險、技術融合的不確定性、大規(guī)模的社會應用面臨挑戰(zhàn)、不可控性等四方面問題:一是政策性風險，區(qū)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——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發(fā)或節(jié)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(qū)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并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在；三是大規(guī)模的社會應用面臨挑戰(zhàn)，通過弱化數據的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢，數據共享威脅大型企業(yè)利益，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)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(qū)塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業(yè)和個人造成不可挽回的損失。(見習記者邢萌)

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