本文摘要：近日，区块链这个概念再行一次转入了公众的视野。自2008年中本俊公开发表论文，首托关于区块链概念的叙述，一晃早已过去了十多年。虽然如今仍有不少人将区块链将虚拟世界货币联系在一起，甚至画下等号，但实质上经过较长时间的探寻和产卵，区块链技术早就在互联网金融、医疗保险、国际贸易等各领域开花落地。而人工智能（AI）作为另众多科技话题，也仍然倍受社会注目。 特别是在近年来我国大力支持科技产业，人工智能领域也辈出了一大批杰出的初创产业，如旷视科技、极链科技等。

近日，区块链这个概念再行一次转入了公众的视野。自2008年中本俊公开发表论文，首托关于区块链概念的叙述，一晃早已过去了十多年。虽然如今仍有不少人将区块链将虚拟世界货币联系在一起，甚至画下等号，但实质上经过较长时间的探寻和产卵，区块链技术早就在互联网金融、医疗保险、国际贸易等各领域开花落地。而人工智能（AI）作为另众多科技话题，也仍然倍受社会注目。

特别是在近年来我国大力支持科技产业，人工智能领域也辈出了一大批杰出的初创产业，如旷视科技、极链科技等。因此，AI与区块链之间的同步大自然也是社会注目的焦点。如何确认它们之间有可能产生的影响并加以利用，可能会沦为推展这两个技术蓬勃发展的一股崭新力量。

要告诉，虽然区块链十分强劲，但它也某种程度有其自身的局限性。其中有些是因为技术本身，而另一些则来因为金融行业领先的管理思想，但所有这些局限性都有可能受到AI的影响：能源消耗：矿业必须大量的能源和金钱。AI早已证明在优化能源消耗上的效率很高，所以很有可能类似于的技术也可以应用于在区块链上，这将增加矿业硬件的投资：可扩展性：区块链以每10分钟1MB的速度稳步增长，目前早已减少了85GB。

中本俊明确提出的“交易剪枝”（是一种空间重复使用技术，也就是，移除不必要的几乎化交易数据）是一种不切实际方案，但是AI可以引进新的分布式自学系统，比如牵头自学，通过新的数据分离出来技术，提升系统效率；安全性：即使区块链完全不有可能被黑，但其更进一步的应用于是不安全性的。近两年机器学习获得了巨大进步，使AI沦为了区块链技术安全性上的有力确保，特别是在是在系统的相同结构方面；隐私性：个人数据的隐私问题早已获得了紧密注目。

同态加密技术（必要处置加密数据）、Enigma项目或Zerocash项目，是有可能的解决方案，但这个问题和前两点密切连接；功效：花费在区块链上检验和分享交易数据的总运营成本约6亿美元一年。智能系统能计算出来出有特定节点优先继续执行任务的概率，从而能警告矿工寻找其他路径并减少总的运算成本。此外，尽管不存在一些结构性容许，但更佳的效率和更加较低的能量消耗也可以增加网络延后，减缓处理速度；硬件：矿工（有可能是公司或者个人）把大量的钱投放到挖矿专用的硬件系统中。

当系统显得更为高效，一些硬件有可能被应用于到神经网络中用于；数据门：在未来，我们所有的数据都将在区块链上，公司能从我们这里出售数据，我们必须权限采访数据、追踪数据的用于，然后减缓处置个人事务的速度。而在AI对区块链施予影响的同时，区块链也可以从帮助的角度去反作用于AI领域，从而推展其各方面的发展：协助AI说明AI本身：AI的黑盒问题仍然后遗症着我们，一个明晰的数据检索方案不仅可以提升数据和模型的可信度，还可以获取一条明晰的路径来追溯到机器决策过程；提升AI的有效性：安全性的数据共享意味著每个人都将享有更好的数据，然后不会取得更佳的模型，更佳的方案，更佳的结果和更佳的新数据。减少市场转入壁垒：一步一步的来谈这个问题。

区块链技术可以维护您的数据，那你为什么不私下把所有的数据都存储一起，然后变卖呢？嗯，你可能会。首先，区块链将协助清除个人数据，并提升数据的有效性。其次，将不会经常出现新的市场：从数据市场到模型市场，最后甚至是AI的市场。

因此，便利的数据共享和新的市场的产生，和区块链数据审查技术，不会很好地融合成一个整体，进而减少小企业的参予壁垒，增大科技巨头的竞争优势。在减少参予壁垒的过程中，实质上解决问题了两个问题：获取更加普遍的数据采访权限和更加有效地的数据货币化机制；增加灾难性风险：编码在DAO（去中心化的自动化的组织）中的人工智能系统的规则具体，操作者范围十分受限，只不会高效精确地继续执行被拒绝的操作者，会有其他操作者。

尽管AI和区块链技术相结合能带给如此多的益处，但仍有一个问题是我们被迫思维的：AI出生于在一个开源环境中，数据是确实的护城河。在数据共享、软件开源之后，我们如何才能保证人工智能将兴旺，并将之后获得发展？新的护城河又不会是什么？在区块链和AI的技术谱线中，有两个极端：一个是在堵塞的数据平台上修建集中式人工智能，另一个是在对外开放数据环境下修建分布式人工智能。如果我们寻找一种聪慧的方法让两种技术融合，总收益就可以瞬间缩放。人工智能和区块链是增进各行业创意和转型的主要技术，对这一点各行业已达成共识。

每种技术都有其自身的技术复杂性和商业价值，如果能将这两种技术融合用于，有可能是对整个技术（甚至人类）的新的定义。

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