互联网金融安全技术国家专家委员会持续跟踪区块链技术发展，对区块链安全、区块链供应链等领域进行深入研究，推出系列报告。本报告聚焦“区块链AI”行业热点，由上海深链公司联合推出，以期成为行业发展的研究基础。

一、“区块链AI”行业概述：

1 .“区块链AI”产业介绍

人工智能英文缩写为“AI”。主要研究如何让计算机做更多过去只有人类才能做的智能工作。AI这个词最早是由达特茅斯学会在1956年提出的。2015年，美国伊利诺伊州的一项群体研究表明，AI智能已经达到4岁儿童现阶段的智力水平。随着人工智能技术的不断成熟和应用，围绕“AI”的技术概念创新不断被提出，其中“区块链AI”的技术概念尤为突出。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。作为比特币本身的底层技术，它具有去中心化、开放性、自治性、难以篡改信息、匿名性等特点，可以有效弥补人工智能应用中的数据共享和数据安全问题。区块链可以为人工智能提供“链”的功能，让人工智能“自主”运行中所需的数据信息被可信地记录下来，并具有可追溯性特征，让AI更可信、更安全。可以说，“区块链AI”是新技术之间的合作。如果两者能够有机结合，将会创造更大的价值。

从金融、消费、医疗服务到政府服务，区块链与人工智能的结合正逐渐渗透到各个行业和领域。人工智能和区块链的合作将解决许多问题。人工智能提供数据分析和匹配，而区块链将提供一个更安全、更值得信赖的网络。

2。人工智能及区块链产业现状概述

人工智能被誉为引领未来的战略性技术。是提升国家竞争力、维护国家安全的核心技术之一，也将成为经济发展新一轮产业变革的核心驱动力。在中国，人工智能的发展受到高度重视。2017年7月8日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》战略部署，明确了我国新一代人工智能发展的三大战略目标：到2020年，人工智能整体技术和应用与世界先进水平同步，成为重要的经济增长点，全面支撑全面建成小康社会；到2025年，人工智能基础理论取得重大突破，成为我国产业升级和经济转型的主要驱动力，向智能社会建设迈进；到2030年，人工智能理论、技术和应用达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，为成为经济强国奠定基础。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)2017年公布的《中国互联网络发展状况统计报告》，2016年，中国人工智能相关专利申请量达到30115件，产业规模超过100亿元。2017年，中国人工智能产业规模达到152.1亿元，年增长率为40% ~ 50%。预计2019年将超过300亿元。2017年9月，华为推出的芯片麒麟970和苹果推出的芯片A11SOC都有机器学习处理单元，为人工智能硬件打下了坚实的基础。目前，人工智能产业已经走过了技术蒙昧期，正处于通用技术与产业结合形成的商业场景应用阶段。目前，根据沪深两市的统计，涉及人工智能概念的上市公司有104家，基本涵盖了人工智能的基础、技术和应用领域

萌芽期：2013-2017年，以太坊在比特币的基础技术架构上推出智能合约，大大提高了区块链的可扩展性，区块链技术开始向更多行业和领域延伸。

发展时期：2018年-，区块链技术开始迭代发展，行业发展聚焦于构建更安全的技术架构和改善更好的基础性能。区块链安全、区块链和人工智能等方向开始受到行业关注，部分应用逐渐开始在全球各行业试点。

目前区块链技术发展整体处于类似互联网发展的初级阶段，大规模应用落地还需要时间积累。“区块链AI”是新兴技术相互赋能的一个很好的应用组合。区块链科技在人工智能垂直领域的探索，将有助于加速新兴技术的落地，并在实践中不断完善。目前，大多数“区块链人工智能”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。

二。“区块链AI”的优势与挑战

在人工智能为区块链提供更强大的扩展场景和数据分析能力的同时，区块链科技可以为人工智能提供高度可信的原始数据，以支持其持续的“深度学习”。随着未来人工智能的高度发展，区块链分布式、透明、可追溯的特点也可以保证人工智能始终在人类可控的范围内。这对两者的技术发展进程提出了更高的要求。总的来说，区块链技术本身处于早期阶段，与人工智能的结合需要不断迭代，以满足人工智能对性能和稳定性的要求。

1。“区块链AI”两大前沿技术的相互赋能

区块链与人工智能的结合有以下七大优势：第一，区块链可以提高人工智能的数据安全性；第二，区块链可以加速数据的积累，为人工智能提供更强的数据支持，解决AI的数据供给问题；第三，区块链可以解决数据收集过程中的数据隐私问题；第四，人工智能可以降低区块链的功耗；第五，区块链让人工智能更值得信赖；第六，区块链帮助人工智能缩短训练时间；七区块链有助于创造一个更加开放和公平的人工智能市场。双方优势具体解释如下：

(1)提高数据安全性

区块链可以帮助人工智能避免数据存储问题导致的故障。区块链中的每个节点按照链式结构存储完整的数据，每个存储节点都是独立的，具有相同的状态。区块链的高冗余和分布式数据存储可以规避系统级风险。理论上，数据是安全的，除非所有节点都有风险。

另外，考虑到人工智能诊断的“黑匣子”问题，弄清楚谁建立了人工智能，用什么数据进行训练，谁部署了最终的代理，才是我们应对人工智能可能出现的问题的最佳防控手段。目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变种。不良的数据内容会给人工智能带来相应的安全隐患。区块链通过记录哪些核心算法是使用哪组训练数据开发的，避免了这个问题。从广义上讲，区块链可以记录谁编写了最初的人工智能算法，以及使用了哪些数据来训练算法。

(2)丰富而充沛的数据支持

有些企业为了自身发展会收集海量数据，而因为市场竞争而拒绝数据共享。因此，这些公司对数据的访问有限，缺乏完整的数据集来支持，这使得人工智能产品的质量很差。使用区块链技术，你可以使用数据分类帐来买卖一些数据。具有高可靠性和可用性的数据将使企业能够生产高质量的计算机识别、语音识别和其他数据密集型应用。

当收集大量同类型数据用于训练AI模型时，数据会受到以下因素的影响 样本不具备代表总体特征的典型随机性。用这种类型的数据训练的模型比用更多不同样本训练的模型差得多。通过引入区块链技术，并允许不同的人和公司提供不同的可信数据，我们可以获得更多样化的数据样本，并帮助AI做出“自主”决策。

(3)隐私保护

人工智能的快速发展需要建立在大量数据的基础上，这就不可避免地涉及到个人隐私数据的合理使用。比如从公共数据库中推导出私人隐私信息，然后从这些信息中推导出其他相关人的信息，这就超出了大多数人同意公开的信息范围。区块链采用非对称加密授权技术，交易信息公开透明，但账户身份信息高度加密。只有数据所有者授权的数据才能被访问。即使被入侵，也只是一小部分信息内容，无法获取用户完整的个人身份信息。在AI大数据运行环境下，该技术防止个人隐私被侵犯，不法企业很难利用用户数据谋取不正当利益。同时，区块链和加密算法的结合，可以在数据共享过程中分离数据所有权和使用权，使数据用户可以使用密文进行模型训练和使用，彻底消除原始数据泄露的风险，从而打通企业和政府中的数据孤岛。

(4)能耗降低

采用电力共识机制的区块链项目需要消耗大量电力资源。人工智能可以提高数据中心的负载，操纵计算机服务器和相关的冷却系统，优化冷却，有效管理设备，从而降低功耗。已经被谷歌、百度等公司证实，AI可以优化能耗。2017年6月，百度智能建筑项目在一个月内为百度节约了25万度电。谷歌旗下的人工智能实验室DeepMind利用人工智能技术帮助谷歌削减了15%的耗电量。

(5)可信度的提高

AI管理的区块链可以在独立于AI运行的底层平台上为AI代理提供去中心化的身份。每个主要的人工智能代理都可以注册为一个普遍认可的节点，这将为AI识别提供一个解决方案，类似于今天的网站证书，以验证网站所有权。

AI管理的区块链还可以允许每个AI代理将其活动的常规哈希函数写入区块链分类，以便具有加密密钥的代理可以检查它而不被篡改。区块链携带的人工智能分布式账本记录了人工智能做了什么，保证了人工智能的错误行为被及时发现、分析和纠正。区块链的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖其踪迹”并删除犯罪活动数据。

最后，区块链的共识机制可以确保人工智能处于受控状态。通过AI执行任务的公开记录(必须经过多个区块链节点验证)，我们可以确保AI的运行不会超出限制。

(6)更短的AI训练时间

在使用区块链技术保证训练数据真实性和可靠性的前提下，通过区块链的分布式数据存储，可以大大减少一个人工智能的深度学习训练时间。例如，对一个人工智能的训练可以采用模型并行或数据并行的方式，将单个模型或数据分布在不同的机器上，从而减少训练时间。人工智能还可以在同步数据并行中删除同步约束，而采用异步并行模式——的人工智能可以直接进行下一步操作，无需等待每一步信息处理中数据的相互确认，从而进一步减少人工智能的深度学习和训练时间。

(7)公开公平

区块链提供的核心价值是“去信任中介”。如果你想创造一个自组织、自调节的人工智能网络3354，那么分布式记账技术是最好的方式。 谷歌、腾讯、IBM、脸书和其他大型科技公司已经彻底改变了分布式计算。——将计算任务分布在多个虚拟机中，以实现高效和可扩展的任务处理。但是，他们的分布式处理工具仍然非常集中，他们专注于集中控制器来统一调度特定的任务，以实现非常特定的目标。

以及基于区块链技术的智能契约将使“去信任中介”网络得以实现，在这个网络中，两个人工智能系统可以在没有任何集中中介的情况下安全可靠地进行交互。区块链还可以为人工智能提供一个信誉系统，让每个人工智能在选择与其他人工智能进行交易之前，都可以检查自己的信誉。此外，区块链的无中介和高透明度将鼓励这些人工智能开发者分享他们的数据和他们的产品，而不必担心一些偏袒竞争对手或窃取其知识产权的案件，并确保所有相关方获得适当的工作报酬。

2。《区块链AI》面临的挑战

《区块链AI》面临的问题主要包括两个方面：一方面，AI和区块链本身的缺点结合后无法得到有效解决；另一方面，人工智能和区块链的结合可能会破坏原有的优势。例如：

(1)政策风险

目前国际上区块链的一些衍生应用存在一定的政策风险。比如未来是否使用与区块链技术相关联的pass卡来刺激人工智能发展或节点管理，如何从经济或政策上界定pass卡还存在很大的不确定性。

(2)技术趋同的不确定性

作为两种前沿新兴技术，都处于不成熟阶段。无论从目前区块链的技术指标还是人工智能的实际落地来看，两者真正结合落地时，需要面对的不确定性依然存在。目前，区块链的主要问题是容量扩展、隐私和计算能力。主流公链难以支撑链上人工智能的实现。

(3)大型社交应用面临挑战

数据共享威胁大企业利益。通过弱化数据的集中化，降低了大企业相对于小公司的竞争优势。如果任何人都可以访问这些数据集和计算，那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。从技术领域清除这些障碍会改善社会，但试图分享市场可能会让大公司不安。如果有人有能力做出世界上最好的人工智能，那么这个市场将会被许多正在争夺一部分市场的初创企业和小企业分享。以前使用用户数据制定广告或商业战略的公司和政府机构将再次被迫以不太直接的方式获取数据。所以大公司可能会反对数据去中心化，可能会游说维持AI模型开发集中数据集的现状。

(4)不可控

在使用“一旦运行就无法停止”的智能合约时，如果合约代码中存在被黑客利用的漏洞，黑客就会通过智能合约中的漏洞获利。由于在区块链上运行的交易和交易是不可撤销的，可能会给企业和个人造成不可挽回的损失。

三。AI和区块链的应用场景

结合两者的技术优势，通过AI让区块链变得更聪明，区块链让AI变得更“自主”，更可信。目前，对于AI与区块链的结合，市场上涌现出了很多相关的项目和理论创新，描述了不同场景下的结合，比如：

(1)区块链AI在医疗方面的结合

相关的结合领域是医疗数据加密和医疗计算分析。至于医疗数据，据统计，大部分医生会直接将患者的病情、个人信息等信息发送给同事，这就涉及到了侵犯患者隐私的问题。应用区块链非对称加密和授权技术对关键信息进行加密，只有经过数据所有者的授权才能访问数据，这将大大提高医疗数据的私密性。 关于医疗计算和分析，医疗机构AI提供的数据误差率在2%以内。使用区块链技术，可以交换医疗数据。与传统AI相比，数据可以更好地共享。谷歌的DeepMind Health正在开发一个区块链医疗数据审计系统，该系统使用“区块链人工智能”技术，使医院、NHS和患者自己能够实时跟踪他们的个人健康数据。

(2)区块链AI在数据市场结合

利用区块链聚合群体的力量共享数据，训练AI模型等。AI的发展离不开庞大的数据集。区块链可以利用数据账本买卖优质数据。当收集到大量多样化的数据样本时，它们可以用于训练AI模型。这些数据和AI模型将解决信任的数据孤岛问题，使人工智能机器人可以共享学习，因为我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、Ocean Protocol、Indorse、ARPAChain等项目涉及该领域。

(3)区块链+AI在金融领域进行结合

相关的结合领域有市场情绪分析、去中介交易商经纪人(IDB)和检测金融欺诈行为等。关于市场情绪分析及去IDB方面，利用AI进行深度学习和时序分析，再结合区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。具体来说，就是从用户面板上进行大数据采集及处理，通过人工智能分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。利用机器人取代人工，提升效率，降低了IDB佣金。在检测金融欺诈行为方面，使用交易机器人，高频加密交易，弱中心化减少人为操控的可能性，降低金融欺诈风险，此外，AI监控加密市场，让恶意攻击变得更难。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等项目涉及该领域。

(4)区块链+AI在云计算方面进行结合

当前AI云计算方面面临计算资源昂贵、训练时间长、训练数据多、蓑衣网小编2022开发去中心应用困难等问题，结合区块链技术后能较好地解决以上问题。把区块链中挖矿及电力消耗过程中过剩的资源转换为AI云算力，资源上进行整合，降低计算成本。目前有Nebula AI项目涉及该领域。

(5)区块链+AI在物联网方面进行延展

首先，区块链技术可以帮助解决“怎么样证明自己是自己”的问题，用户可通过区块链+AI技术完成生物身份识别和身份认证，将个人身份与物联网联系在一起。其次，解决了更新的问题，所有物联网设备在区块链+AI的加持下，数据共享，设备可智能化更新。具体的垂直应用包括：应用在工业制造上，制造生产的设备在区块链中传递信息，更智能化地成长，提高效率、增加产能;应用在交通上，更好地铺开无人驾驶应用，解放人们的时间，智能化管理交通，有利于减少交通堵塞、交通事故的发生;应用在监控等公共基础设备上，身份认证能快速的识别出罪犯，有利于维护社会稳定。目前有智行者、美图等项目涉及该领域。

四、“区块蓑衣网小编2022链+AI”行业展望

人工智能行业目前处于应用场景落地阶段，我们可以发现人工智能技术在慢慢渗透人类的生活：搜索信息时的智能检索;无人驾驶汽车在美国部分州已经上路;复杂的金融交易逐步被自动化机器所替代;银行使用人脸识别技术确认身份;法国《世纪报》使用人工智能撰写文章等等。当前全球多个国家已将人工智能作为国家竞争的重点之一。谷歌、ACNC基金会、ABT等等一系列大企业也均将这些新技术作为下一步的发展战略。而区块链作为一项具有“去信任”特点的技术，将给当下互联网带来更多的冲击和改变，区块链技术将是改变互联网时代生产关系的重要推动力，扮演着虚拟和实体之间的价值交换媒介的角色。在区块链加持的未来互联网上，大家自发的贡献着自己的力量，同时享受区块链技术带来的激励收益。AI与区块链的两相结合是技术之间的碰撞与磨合。

人工智能广泛应用和创新的关键是确保人工智能的真实性和合规性。区块链似乎是此类问题的解决方案之一。总而言之，尽管人工智能和区块链技术存在一些隐性的问题，但技术的发展正在适应和解决这些预想中的问题。国家互联网金融安全技术专家委员会将持续跟踪该行业发展，未来将陆续发布更多研究报告。