區塊鏈+AI：安全可信下的智能演化 | 鋅式

文：易柏伶

編輯：王巧

電影《黑客帝國》想象了一個腦機交互的世界，人類創造了大量機器人從事工作，而機器人有了自我意識之後，將人類囚禁在數十億個膠囊空間中，構建出一個稱為“Matrix”的系統，模擬人的現實生活。直到有一天，程序員男主Neo在系統中被黑客女主Trinity喚醒，開始了一段與人工智能抗爭的黑客故事。

由人類發明而異化成能夠與人類抗衡，甚至最終戰勝人類，這是不少科幻小說或電影描寫AI常用的橋段。然而，從現實看來，達到這樣的場景還很遙遠。

經歷了近60年的發展，AI到現在依然處於非常早期的階段。5G的到來，雖然給AI賦予了新的可能性，但依賴於數據輸入的AI，卻不得不陷入數據資產確權和隱私安全的發展桎梏。

人們自然而然將目光投射到了區塊鏈技術。儘管兩項技術有著風馬牛不相及的開發和應用，但二者的結合卻一直成為人們熱議的話題。

據普華永道預測，到2030年，人工智能將為世界經濟增長15.7萬億美元，全球GDP為此將增長14%。而據Gartner 的預測，區塊鏈技術帶來的商業價值將在同年增長至3.1萬億美元。

區塊鏈技術起源於分佈式計算與密碼學的應用，2009年比特幣誕生後開始有了獨立的概念和研究；而現代AI，以1958年麥卡錫、明斯基等科學家在美國達特茅斯學院會議首次提出概念為起點，經歷了幾次興衰起落。

2010年至今，基於5G、雲計算、大數據、物聯網等多項技術爆發得天獨厚的環境，AI再次火熱起來。

區塊鏈與AI兩項前沿技術的碰撞，能產生怎樣的火花？理論上看來，AI能讓區塊鏈更加智能，區塊鏈能夠使AI更加安全可信，兩者的結合似乎能實現1+1>2。

一、數據：區塊鏈與AI技術交界的中間地帶

區塊鏈與AI本屬兩種不同的技術，誕生之初本是為了解決不同的問題，適應的應用場景也不盡相同。若要找到應用的結合點，需要先了解區塊鏈技術與AI技術的本質。

VNT chain 首席科學家劉振廣向鋅鏈接介紹，人工智能的本質在於，當數據量已經龐大到人處理不了，如何從大數據中抽取有用的知識。

而區塊鏈的本質在於，在眾多互不信任的的參與者間構建一個可信的關係和環境，把共同的交易記錄到一個不可篡改安全可信的賬本上。

由此，數據成為了區塊鏈與AI技術共同銜接的中間地帶。區塊鏈上各個節點每天產生的每筆細小的交易，都會記錄在鏈上產生大量的數據，有了數據，人工智能便派上了用場。而人工智能在處理數據時，如需要達到數據隱私安全的需求，同樣也需要區塊鏈。

TEEX聯合創始人餘煬則認為，在大數據時代，一群數據寡頭大肆搜刮著這個時代的數據，獨享數據紅利。“現有的信任體系無法調和各層的利益衝突，例如，醫院不願意把數據開放出來作為AI醫療的研究，更不用說多家醫療機構間的數據融合。”

數據質量對於AI至關重要，好的數據可以幫助模型更好地演進，而區塊鏈的可追溯性可以幫助AI評價和審計數據和模型，提高模型的可信度。

另一方面，區塊鏈現有技術存在的諸多不足也能從AI中找到不錯的解決方案，例如利用AI更好地規避智能合約中的漏洞，或者預測市場行為等。

國家互聯網金融安全技術專家委員會發布的《“區塊鏈+AI”行業研究報告》指出，區塊鏈與人工智能兩項技術的結合具有七個方面的優勢：

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。

信息時代，從最早互聯網的信息傳遞，到區塊鏈的價值傳遞，或許下一個階段，就是AI+區塊鏈的智慧傳遞。

二、早期實踐：蟹臉識別和安全漏洞檢測

區塊鏈與AI結合的智慧傳遞，預示著智能商業的來臨，火熱兩極間的空洞地帶，開始吸引著大批機構紛紛搶灘。

然而，這兩項技術目前依然處於早期階段，單獨一項技術取得突破已實屬困難，更何況兩項技術雙管齊下。

2018年，區塊鏈+AI領域出現PAI與Dxchain這兩大火熱項目，前者稱為用戶提供社交、娛樂、醫療等個性化人工智能服務，後者稱通過區塊鏈給大數據分析和機器學習提供計算機和存儲服務。如今，這兩大項目發展貌似後勁不足，鮮有消息傳出。

一些技術實力相對雄厚的機構成功落地相關案例。在百度的區塊鏈應用中“蟹臉識別”的區塊鏈溯源案例就用到這兩項技術。

百度認為，AI用來保證數據的真實，區塊鏈保證上鍊數據不可篡改，進而使“大閘蟹”從原產地、物流、售賣的流轉信息公開透明。

其稱，“蟹臉識別”分為兩部分：

一、建立一套識別蟹臉的AI模型，用一批樣蟹，進行圖片機器識別訓練，訓練完可以比較精準的識別蟹的生物指紋；

二、每隻蟹生產時會採集蟹紋，消費者收到時可進行掃描，與之前收錄的做對比來證明是同一只。採集蟹紋是標準化操作，承擔為了讓蟹可信而增加的成本，可以在可信帶來的收益中獲得彌補。

據瞭解，智能城市也是區塊鏈+AI一個很好的場景，區塊鏈作為使城市大數據可信的基礎設施，百度正在推進這方面的落地。

此外，VNT Chain在AI+Blockchain領域已經落地了兩個小實踐，包括採用深度學習的方式實現對危險賬戶的監管，以及基於圖神經網絡進行智能合約漏洞檢測。

劉振廣向鋅鏈接介紹，早在2017年，VNT Chain 就開始針對公鏈上的一些不友好、或惡意的節點採用AI的方式識別出來。具體方式是基於鏈上節點的交易數據、頻率、金額，以及打包塊、提交塊等信息形成一個時間序列。

然後，針對多個不同節點的時間序列，VNT Chain基於神經網絡的方法，把他們分成四個等級，安全無作惡的、中等安全的、稍微有危險嫌疑的、以及作惡嫌疑較大的，從而對節點實現不同程度的把控。

在智能合約的安全漏洞檢測實踐中，最主要的難點在於區塊鏈的非結構化數據。現有AI的技術和算法之所以能運行較好，是因為處理的數據都是比較規則的。比方說，圖像識別中，像素乘像素的一個矩陣，方方正正，一行行掃描即可。

“而區塊鏈數據種類多樣，所以用AI分析的時候，往往會遇到處理非結構化數據的問題。”劉振廣稱，採用圖神經網絡加K分法的方法，可以處理非結構化的數據。

1）首先將非結構化的數據，抽取成一個圖結構的神經網絡。在漏洞檢測的例子中，把裡面某個函數，就抽成一個節點，不同函數抽取成不同的節點，如果是有分支語句或者循環語句，再劃分為不同的類型。如此下去就能抽出一個圖結構。2）根據圖結構，每一份代碼，對應不同的圖，這個時候的數據就是非結構化了。使用K分法可以進行結構化，即不管圖結構長得如何，將節點都分成K類，比同一類的節點都融合成一個節點，所有的節點都劃分到K個。3）對K個節點的邊，進行消融，由此不管圖長得怎樣，最終都會變成統一，具有K個節點的圖。4）然後再用神經網絡的方法，去處理這個歸一化之後的圖結構。

由此，整個過程全部自動化的，包括神經網絡的訓練和學習化，機器能夠自動判斷相應的合約有無漏洞，而不需要人蔘與。

此外，國內外區塊鏈+AI的典型案例中，劉振廣比較看好谷歌Deep mind Health案例。

具體說來，谷歌通過搭建一個數據保護平臺，將病人的疾病記錄保存在區塊鏈上，然後共享給醫院和科研實驗室，但這些科研實驗室和醫院看不到病人的記錄，以及其它敏感信息。

基於這一項目，很多科研實驗室和醫院，可以對這些疾病記錄進行AI model去分析這些數據，而區塊鏈又能將這些使用情況記錄得清清楚楚。

在區塊鏈與AI結合領域的早期實踐中，能具體落地並揭露操作方式的，實屬鳳毛麟角，大部分機構，現在還處於摸索探索階段。

三、新想象空間: 鏈上AI程序和隱私保護

國內不少機構在探索階段中有了不少的研究成果，賦予了區塊鏈與AI新想象空間，如Cortex和TEEX團隊。

Cortex首席運營官Amy Chen向鋅鏈接介紹，上Cortex主鏈之前，沒有任何一個區塊鏈解決方案可以在鏈上執行AI程序。

基於多種因素如虛擬機的設計、AI模型在異構環境下推斷結果的不確定性、以及鏈上AI推斷比較慢的確認速度等等，一般認為在區塊鏈上運行AI計算程序是不現實的。

通過獨有的虛擬機CVM支持了Inference指令，Synapse作為定點化AI推斷引擎，Cortex可以在異構計算環境下保證AI推斷結果的一致性，從而達到AI與合約代碼雙重去中心化、不可被篡改、公開透明。

而早期TEEX團隊的出發點認為解決現有區塊鏈在性能、隱私上的不足，而這些其實也恰好解決了AI應用在區塊鏈上的一些重要的技術壁壘。

TEEX是一個安全隱私的數據市場，也是一個去中心化的通用計算平臺。餘煬認為，通過TEE（Trusted Execution Environment，可信執行環境）搭建一個二層分佈式網絡，依靠軟硬件結合的TEE技術來保證計算的完整性。

對於計算本身往往非常複雜、數據量龐大的AI應用，TEE可以提供金融級別的安全性，支持任意規模的通用計算，只需要常數級別的驗證開銷。

同時，TEE保證其內部的計算過程不會被外部軟件甚至是特權軟件窺探，數據傳遞建立在一個充分安全的信道上。TEEX提供的軟件層面保護，可以防止惡意程序竊取數據，而鏈上合約保證了利益分配的公平性和強制性。

這樣一來，AI計算可以在各方互不信任的情況下，保護自己的數據和算法，同時保證利益的公平分配。

在Cortex的願景中，開放AI模型和公開數據，將頂尖的深度學習模型和訓練這些模型需要的數據還給大眾，可以避免AI高速發展帶來的種種爭議和壟斷。而區塊鏈經濟系統賦能AI商業實現，每個人都可以試驗自己的想法，並且形成可持續的商業形態。

從百度的“蟹臉識別”，到VNT Chain的節點監控和安全漏洞檢測，谷歌的Deep mind Health，以及Cortex的鏈上執行AI程序，TEEX的AI計算的安全可信，區塊鏈技術與AI實現了應用上和技術上的或鬆或緊的耦合。

從互聯網信息傳遞，到區塊鏈的價值傳遞，下一個階段將實現AI+區塊鏈的智慧傳遞。或許區塊鏈+AI尚處早期階段，但新的智能商業跡象已逐漸呈現出來。