《资本天道—区块链+未来》— 区块链+人工智能丨第二节AI与区块链的相互影响（二）

尽管区块链及其强大，但也存在自身的限制。其中一部分是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化。

首先区块链自身的问题：这个技术诞生至今，都没有人工智能的能力。第一代区块链是比特币，虽然创新性的创造了一个分布式的金融体系，但是脚本语言简单，只能做简单的转账、支付；第二代区块链是以太坊等经过优化的公链平台，试图通过扩展脚本、虚拟机等方式来解决拓展区块链的功能，如编写智能合约、开发去中心化应用等。但是以太坊因为在链上运行，运算能力、存储能力和网络能力都还比较弱，无法运行人工智能的语义理解、机器学习和多层神经网络等能力，无法解决更复杂的合约条款，大大限制了链上交易和应用的空间和范围。所以，智能合约其实并非真正的“智能”，那么人工智能将为其赋予智能。

智能合约在无歧视原则基础上，引入AI模型，自动判断交易模型的合理性，并自动嗅探交易漏洞，实现合约交易的文明化进程。另外，通过内置AI交易模型，在用户许可下，自动拒绝不合理交易，实现交易立法。比如，在公链平台上开发一个由一系列智能合约组成的板块，包括主调用合约、代理合约、治理合约、Token合约、用户信息管理合约等。当智能合约可以使用AI服务后，AI将会给智能合约赋能，并帮助智能合约实现只能人工智能治理。

加入了人工智能算法，可以解决很多非线性的和更复杂的问题，大大降低了使用门槛，也因此能够大大提升区块链技术的应用范围。AI可以协助各个公链平台之间，以一个统一的共识机制来兼容，链成一个大网，更好的推进公正的区块链技术改造传统世界。

概括起来AI对区块链的影响：

1、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，AI的融入也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。

2、可扩展性。区块链是一个分布式数据库，用于维护不断增长的列表记录。庞大的列表记录中会存在一些旧的、不必要的数据，降低区块链系统的工作效率。AI的加入，可以引入去中心化学习系统，或者新的数据分片技术，能够让整个系统变得更加高效。

3、安全性。区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深层的应用就没那么安全了（比如DAO、MtGox、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。

4、隐私。区块链作为公开账本，解决了各方如何建立信任的问题，却也同时带来了一个新的问题：隐私如何得到保护，当用户的所有交易信息都暴露在大众面前，如果这些交易信息被恶意挖掘及利用，将给用户隐私带来严重的威胁。通过利用AI技术（比如同态加密、Enigma项目、Zerocash项目）可以很好的帮我们解决这些问题。

5、效率。德勤（世界四大会计事务所之一）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。一个智能系统可以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，从而让其他矿工有可能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。

6、硬件。矿工（未必是公司也可以是个人）把大量的金钱投入到专门硬件组件中。由于电力消耗一直都是关键问题，而AI技术是优化电力消耗的有效手段，未来还会有更多的AI设备被引入进来。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）。

7、人才缺乏。区块链是由技术社区驱动，仍处于早期快速发展阶段的新兴技术模式，目前尚不完备。所以，区块链对于人才的要求与AI不同。区块链开发更需要具备去中心化思维、实际的应用开发经验和快速的学习能力，而目前这类人才非常稀缺。而通过试图创建自动化数据科学本身以及创建新的分类账的虚拟代理，能够弥补区块链专业方面的人才缺乏所带来的影响。

8、数据。在未来当我们将所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买，我们就会根据需要来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要智能设备记录我们的个人信息发生了什么事情，这正是AI的工作。

区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则致力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链拥有的共同特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。区块链做底层结构，人工智能层作为交织在底层结构上的神经网络。

AI是算法、算力加上数据的综合结果。人工智能的计算需要服务器的载体，也可以通过分布式算力的贡献来计算。区块链上的数据如果没有人工智能的支持，总是需要中心化平台和中间人、机构来处理数据和提供服务，否则会在海量的区块链数据中难以提炼。

区块链必须融合分布式人工智能技术才可以成为真正意义上的去中心化平台，开放所有有数据分析需求的开发者之间的算力合作，提高机器学习的效率，提高区块链数据的使用价值。人工智能可以将区块链技术中，密集的自由流动的信息作出精准分类，有效地处理数据，让区块链共识推荐的数据，形成更高的价值。

人工智能的新兴领域涉及到构建算法，这些算法能够在数据仍然处于加密状态的情况下处理或操作。由于数据处理过程中涉及到公开未加密的数据，这是一种安全风险，因此减少这类事件可能有助于提高安全性。

区块链可以帮助追踪、理解和解释AI的决策。AI的决定有时对人类来说是难以理解的。这是因为AI系统能够独立地评估大量的变量并“学习”，这对完成它们所要实现的总体任务目标非常重要。

1. 信任是必要的条件。对于任何被大家广泛接受的技术，没有比缺乏信任更具威胁力的。同样对于人工智能和区块链来说，信任也是同等重要。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。

2.   人工智能和区块链需要数据共享。分布式数据强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，人工智能依靠大数据，特别是数据共享。可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。

3.安全。在处理区块链网络上的高价值交易时，对网络的安全性有很大的要求，这可以通过现有协议实现。对于人工智能来说，机器的自主性也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。