区块链+AI：安全可信下的智能演化 | 锌式

文：易柏伶

编辑：王巧

电影《黑客帝国》想象了一个脑机交互的世界，人类创造了大量机器人从事工作，而机器人有了自我意识之后，将人类囚禁在数十亿个胶囊空间中，构建出一个称为“Matrix”的系统，模拟人的现实生活。直到有一天，程序员男主Neo在系统中被黑客女主Trinity唤醒，开始了一段与人工智能抗争的黑客故事。

由人类发明而异化成能够与人类抗衡，甚至最终战胜人类，这是不少科幻小说或电影描写AI常用的桥段。然而，从现实看来，达到这样的场景还很遥远。

经历了近60年的发展，AI到现在依然处于非常早期的阶段。5G的到来，虽然给AI赋予了新的可能性，但依赖于数据输入的AI，却不得不陷入数据资产确权和隐私安全的发展桎梏。

人们自然而然将目光投射到了区块链技术。尽管两项技术有着风马牛不相及的开发和应用，但二者的结合却一直成为人们热议的话题。

据普华永道预测，到2030年，人工智能将为世界经济增长15.7万亿美元，全球GDP为此将增长14%。而据Gartner 的预测，区块链技术带来的商业价值将在同年增长至3.1万亿美元。

区块链技术起源于分布式计算与密码学的应用，2009年比特币诞生后开始有了独立的概念和研究；而现代AI，以1958年麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院会议首次提出概念为起点，经历了几次兴衰起落。

2010年至今，基于5G、云计算、大数据、物联网等多项技术爆发得天独厚的环境，AI再次火热起来。

区块链与AI两项前沿技术的碰撞，能产生怎样的火花？理论上看来，AI能让区块链更加智能，区块链能够使AI更加安全可信，两者的结合似乎能实现1+1>2。

一、数据：区块链与AI技术交界的中间地带

区块链与AI本属两种不同的技术，诞生之初本是为了解决不同的问题，适应的应用场景也不尽相同。若要找到应用的结合点，需要先了解区块链技术与AI技术的本质。

VNT chain 首席科学家刘振广向锌链接介绍，人工智能的本质在于，当数据量已经庞大到人处理不了，如何从大数据中抽取有用的知识。

而区块链的本质在于，在众多互不信任的的参与者间构建一个可信的关系和环境，把共同的交易记录到一个不可篡改安全可信的账本上。

由此，数据成为了区块链与AI技术共同衔接的中间地带。区块链上各个节点每天产生的每笔细小的交易，都会记录在链上产生大量的数据，有了数据，人工智能便派上了用场。而人工智能在处理数据时，如需要达到数据隐私安全的需求，同样也需要区块链。

TEEX联合创始人余炀则认为，在大数据时代，一群数据寡头大肆搜刮着这个时代的数据，独享数据红利。“现有的信任体系无法调和各层的利益冲突，例如，医院不愿意把数据开放出来作为AI医疗的研究，更不用说多家医疗机构间的数据融合。”

数据质量对于AI至关重要，好的数据可以帮助模型更好地演进，而区块链的可追溯性可以帮助AI评价和审计数据和模型，提高模型的可信度。

另一方面，区块链现有技术存在的诸多不足也能从AI中找到不错的解决方案，例如利用AI更好地规避智能合约中的漏洞，或者预测市场行为等。

国家互联网金融安全技术专家委员会发布的《“区块链+AI”行业研究报告》指出，区块链与人工智能两项技术的结合具有七个方面的优势：

一是区块链可以提高人工智能的数据安全性。

二是区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题。

三是区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题。

四是人工智能可以减少区块链的电力消耗。

五是区块链使得人工智能更加可信任。

六是区块链帮助人工智能缩短训练时间。

七是区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。

信息时代，从最早互联网的信息传递，到区块链的价值传递，或许下一个阶段，就是AI+区块链的智慧传递。

二、早期实践：蟹脸识别和安全漏洞检测

区块链与AI结合的智慧传递，预示着智能商业的来临，火热两极间的空洞地带，开始吸引着大批机构纷纷抢滩。

然而，这两项技术目前依然处于早期阶段，单独一项技术取得突破已实属困难，更何况两项技术双管齐下。

2018年，区块链+AI领域出现PAI与Dxchain这两大火热项目，前者称为用户提供社交、娱乐、医疗等个性化人工智能服务，后者称通过区块链给大数据分析和机器学习提供计算机和存储服务。如今，这两大项目发展貌似后劲不足，鲜有消息传出。

一些技术实力相对雄厚的机构成功落地相关案例。在百度的区块链应用中“蟹脸识别”的区块链溯源案例就用到这两项技术。

百度认为，AI用来保证数据的真实，区块链保证上链数据不可篡改，进而使“大闸蟹”从原产地、物流、售卖的流转信息公开透明。

其称，“蟹脸识别”分为两部分：

一、建立一套识别蟹脸的AI模型，用一批样蟹，进行图片机器识别训练，训练完可以比较精准的识别蟹的生物指纹；

二、每只蟹生产时会采集蟹纹，消费者收到时可进行扫描，与之前收录的做对比来证明是同一只。采集蟹纹是标准化操作，承担为了让蟹可信而增加的成本，可以在可信带来的收益中获得弥补。

据了解，智能城市也是区块链+AI一个很好的场景，区块链作为使城市大数据可信的基础设施，百度正在推进这方面的落地。

此外，VNT Chain在AI+Blockchain领域已经落地了两个小实践，包括采用深度学习的方式实现对危险账户的监管，以及基于图神经网络进行智能合约漏洞检测。

刘振广向锌链接介绍，早在2017年，VNT Chain 就开始针对公链上的一些不友好、或恶意的节点采用AI的方式识别出来。具体方式是基于链上节点的交易数据、频率、金额，以及打包块、提交块等信息形成一个时间序列。

然后，针对多个不同节点的时间序列，VNT Chain基于神经网络的方法，把他们分成四个等级，安全无作恶的、中等安全的、稍微有危险嫌疑的、以及作恶嫌疑较大的，从而对节点实现不同程度的把控。

在智能合约的安全漏洞检测实践中，最主要的难点在于区块链的非结构化数据。现有AI的技术和算法之所以能运行较好，是因为处理的数据都是比较规则的。比方说，图像识别中，像素乘像素的一个矩阵，方方正正，一行行扫描即可。

“而区块链数据种类多样，所以用AI分析的时候，往往会遇到处理非结构化数据的问题。”刘振广称，采用图神经网络加K分法的方法，可以处理非结构化的数据。

1）首先将非结构化的数据，抽取成一个图结构的神经网络。在漏洞检测的例子中，把里面某个函数，就抽成一个节点，不同函数抽取成不同的节点，如果是有分支语句或者循环语句，再划分为不同的类型。如此下去就能抽出一个图结构。

2）根据图结构，每一份代码，对应不同的图，这个时候的数据就是非结构化了。使用K分法可以进行结构化，即不管图结构长得如何，将节点都分成K类，比同一类的节点都融合成一个节点，所有的节点都划分到K个。

3）对K个节点的边，进行消融，由此不管图长得怎样，最终都会变成统一，具有K个节点的图。

4）然后再用神经网络的方法，去处理这个归一化之后的图结构。

由此，整个过程全部自动化的，包括神经网络的训练和学习化，机器能够自动判断相应的合约有无漏洞，而不需要人参与。

此外，国内外区块链+AI的典型案例中，刘振广比较看好谷歌Deep mind Health案例。

具体说来，谷歌通过搭建一个数据保护平台，将病人的疾病记录保存在区块链上，然后共享给医院和科研实验室，但这些科研实验室和医院看不到病人的记录，以及其它敏感信息。

基于这一项目，很多科研实验室和医院，可以对这些疾病记录进行AI model去分析这些数据，而区块链又能将这些使用情况记录得清清楚楚。

在区块链与AI结合领域的早期实践中，能具体落地并揭露操作方式的，实属凤毛麟角，大部分机构，现在还处于摸索探索阶段。

三、新想象空间: 链上AI程序和隐私保护

国内不少机构在探索阶段中有了不少的研究成果，赋予了区块链与AI新想象空间，如Cortex和TEEX团队。

Cortex首席运营官Amy Chen向锌链接介绍，上Cortex主链之前，没有任何一个区块链解决方案可以在链上执行AI程序。

基于多种因素如虚拟机的设计、AI模型在异构环境下推断结果的不确定性、以及链上AI推断比较慢的确认速度等等，一般认为在区块链上运行AI计算程序是不现实的。

通过独有的虚拟机CVM支持了Inference指令，Synapse作为定点化AI推断引擎，Cortex可以在异构计算环境下保证AI推断结果的一致性，从而达到AI与合约代码双重去中心化、不可被篡改、公开透明。

而早期TEEX团队的出发点认为解决现有区块链在性能、隐私上的不足，而这些其实也恰好解决了AI应用在区块链上的一些重要的技术壁垒。

TEEX是一个安全隐私的数据市场，也是一个去中心化的通用计算平台。余炀认为，通过TEE（Trusted Execution Environment，可信执行环境）搭建一个二层分布式网络，依靠软硬件结合的TEE技术来保证计算的完整性。

对于计算本身往往非常复杂、数据量庞大的AI应用，TEE可以提供金融级别的安全性，支持任意规模的通用计算，只需要常数级别的验证开销。

同时，TEE保证其内部的计算过程不会被外部软件甚至是特权软件窥探，数据传递建立在一个充分安全的信道上。TEEX提供的软件层面保护，可以防止恶意程序窃取数据，而链上合约保证了利益分配的公平性和强制性。

这样一来，AI计算可以在各方互不信任的情况下，保护自己的数据和算法，同时保证利益的公平分配。

在Cortex的愿景中，开放AI模型和公开数据，将顶尖的深度学习模型和训练这些模型需要的数据还给大众，可以避免AI高速发展带来的种种争议和垄断。而区块链经济系统赋能AI商业实现，每个人都可以试验自己的想法，并且形成可持续的商业形态。

从百度的“蟹脸识别”，到VNT Chain的节点监控和安全漏洞检测，谷歌的Deep mind Health，以及Cortex的链上执行AI程序，TEEX的AI计算的安全可信，区块链技术与AI实现了应用上和技术上的或松或紧的耦合。

从互联网信息传递，到区块链的价值传递，下一个阶段将实现AI+区块链的智慧传递。或许区块链+AI尚处早期阶段，但新的智能商业迹象已逐渐呈现出来。

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编译者/作者：锌链接

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