伴隨著信息科學和信息經濟的發展，我們身處的生產生活環境中，四元并存的情況將會長期存在，四元意即人類智能、人工智能、現實世界、虛擬（數字）世界。區塊鏈技術的出現則以數據激勵機制為潤滑，提供了進一步優化四元共生關系的基礎設施靈感：它匹配數據以其對應現實世界的信用，賦予了數據延伸的經濟價值屬性，顯著提高了生產資料的價值，使數據變成潛力無限的新型資產。而當數據越靠近真實世界的情況，我們建構的數字世界就越有力。

在目前的人工智能技術發展階段，我們構建的數字世界仍只是現實世界的一個小面積子集。未來，人工智是建構數字文明最重要的生產力之一，但其發展受限于故障黑箱、侵犯隱私、過分集中甚至粗放經營浪費能源等種種問題，帶來數字世界和現實世界的脫節和摩擦。如果研究者、生產者不能為以上問題提供解決方案，數字文明建設進程將極大受限，數字文明的公平、人文關懷也無憑可依。那么如何在數字世界打造每個人有尊嚴、幸福棲居的命運共同體，如何促進實現全球網絡的共享共治？如何處理數字世界和現實世界關于用戶隱私保護、能源粗放使用等問題的矛盾？區塊鏈技術為我們提供了一種思維實驗的可能。

一、避免失控：搭建可追溯的算法監管架構

人工智能的失控一直是科幻小說反復討論的經典話題。首先，深度學習算法本身不完全可控。我們難以解釋深度學習模型為何犯錯。基于深度學習的算法可在訓練后識別不同事物，而命令行的集合體組成了技術黑箱。2018年春，華盛頓大學Pedro Domingos教授在社交網絡的發言曾引發公眾討論，他表示“自 5 月 25 日起，歐盟將會要求所有算法解釋其輸出原理，這意味著深度學習或成為非法的方式。”

相較人類智能，深度學習算法不能做到“舉一反三”，存在犯大錯的可能。而在現實世界中，唯有人工智能完全可控制、可解釋、可管理，我們才能將這門技術大規模應用到種種核心生產場景中。

另一方面，算法和用戶的交互也不完全可控。算法向用戶定向推送廣告、新聞、內容的事件每一天都發生。在用戶和算法的共生關系中，居于現實世界中的人處于被動地位。大多數用戶并不知道自己為何被推送特定的信息，其習慣和判斷都會被塑造，特大公共事件走向可能也因此發生改變。單一企業掌握數據后，如果將數據違規轉移至其他模型中，以算法作惡，損失的將是消費者的使用體驗甚至利益和安全。因此，在一定階段的未來，我們期待和諧、透明、高效的共享數據生態，唯其如此每個人的消費權益與安全才能得到保障。

中心化商業機構的算法，其背后的立場和動機難以完全公正。但如果將算法使用數據、分發數據的每個環節全部記錄至區塊鏈，使其可追溯且不可篡改，并將人工智能模型加密計算上鏈后相對透明以避免作惡，或可以讓部分人工智能的行為全程處于監管之下。這將幫助現實世界的監管機構理解算法的思考決策過程以及作出必要的修正。故障透明和可追溯也將會增強公眾和監管方對于人工智能的信任，有利于更大規模應用落地。

另一角度，區塊鏈上智能合約能夠保證絕對公正地執行基于社區共識規則的數字化承諾，但其編程能力不足，功能并不真正“智能”。單純區塊鏈上的智能合約也難以具備處理數據隱私脫敏的能力，缺少和現實世界的連接。將AI模型內嵌到區塊鏈中進行AI鏈上推斷，將使智能合約具備更多創造力，使區塊鏈擁有“智能”性，通過共識對外界和自身變化做出響應，驅動各類應用良性發展。如未來我們可以期待全部地區青少年學子信息上鏈，智能合約不含偏私地、公允地進行教育機會的選拔。

二、反對人工智能濫用和霸權，守護個人隱私，建立數字福祉

數據、算法、計算能力是人工智能發展的三大要素。人工智能的發展離不開海量數據和強大算力。如果使單一商業機構握有大量數據、雄厚研究力量和算力資源，則完備了其生產要素，在信息世界就獲得相對壟斷的優勢，往往難以規避其作惡的風險。

任何前沿科學技術發展的初衷，一定是“讓更多人類擁有更幸福的生活”，人工智能亦如此。互聯網中的消費者是數據世界的建構者，但在生產環節中面臨大量隱私外泄甚至被用于違規盈利的風險。反對互聯網算法權力濫用，推動“信息互聯網”向“價值互聯網”、“信任互聯網”轉移，挖掘人群組織的內部積極力量都將離不開區塊鏈的激勵約束機制。

1. 反人工智能算法濫用和壟斷霸權

巨大的算法成本、算力成本和數據成本已使得全球人工智能研究呈現集中化的趨向。如果人工智能發展成果繼續集中服務少數強者，將加劇資源不均衡分布的情況。基礎較弱的后起機構如某些發展中國家研究部門將喪失活力，處于極大劣勢。

區塊鏈建立了新型治理架構，使操作記錄和認證取決于多個機構，可以起到扼制最強者的功效，提高數據濫用為霸權者“作惡”的門檻，限制算法權力濫用，從而可能幫助更多人尤其是相對弱勢群體享受科技發展的紅利。

2.促進個人數字福祉和數字世界倫理的建立

我們時代正在經歷一次數據隱私的啟蒙運動，消費者人群在和互聯網產品內嵌算法的反復交互中逐漸認知到個人數據的重要。對于學界與監管機構來說，定義人和企業在數字世界的權責邊界已是首要之急。

另外，人工智能機器與人類的價值觀和規范體系需一致。我們需將人類的價值觀和規范嵌入人工智能系統，需將現實世界的道德規范更新后引渡到數字世界。強人工智能時代還尚未到來。我們目前研究中的人工智能尚且屬于嬰兒時期。當文明歷程中的成人和一個蹣跚學步的三歲兒童對話，成人應當負擔起教育孩童的責任，而不是忽視、放任甚至跟從。我們理應以現實世界為藍本，建構更多數字世界的文化規范、道德規范。

如果不同企業級開發者和個人都依照自身的需求在區塊鏈的智能合約上來運行模型，設置提供數據和使用數據規則為代碼，或可讓人工智能算法的創建和運行動機更為透明、清晰、可控，將數字世界中企業與個人權責劃定明成為可能：將倫理規則智能合約化。而數字世界的倫理意識推進不可能只依憑個人自覺，區塊鏈的特有激勵機制和信用賬本可以以其經濟和社會屬性為道德和榮恥觀的傳播保駕護航。

三、算力：整合計算資源，促進研究力量團結，優化能源消耗，促進可持續發展

未來基于區塊鏈的人工智能平臺將可以實現去中心化的智能聯合建模，同時為用戶提供彈性的計算能力滿足其計算需求，有利于全球算力的整合調配和資源節約。

1. AI模型的共享

各國研究人員，尤其是基礎稍弱的發展中國家可以在區塊鏈上使用公開的人工智能模型，再在基礎上進行優化，無需再次開發、浪費不必要的人力資源。

2. 跨模型數據共享

例如健身房和餐廳的用戶數據將在隱私計算后加密，報送給相關醫療機構，以用于特定地區的公共健康管理。不同機構將可以通過區塊鏈連接，共享可信的個性化信息，分享而不是各自收集數據，大幅減少冗余勞動。這樣共享學習得出的人工智能系統將持續接收到不同領域、不同角度的數據用于訓練，才有可能成為綜合性的“強人工智能”，且無傾向性，不為任何單一機構控制。

3. 調配閑置算力資源，促進可持續發展

區塊鏈的分布式存儲特質一定程度上優化了全球范圍內機房空間和電子硬件資源配置，而基于區塊鏈的算力平臺可以調度閑置資源，促進能源節約和全球可持續發展。

四、未來應用場景

如今，互聯網公司在實質上都已廣泛接入人工智能技術。而未來，人工智能將在交通、醫療等公共領域承擔更加重要的角色。不侵犯個人隱私情況下開發更豐富數據集以訓練更優模型是一種必然，因此將人工智能織入區塊鏈圖景中亦值得想象。

以普惠金融和保險為例，公正精益的借貸信用可運用人工智能算法，提供基于個人信用記錄準確的借貸利率。比起之前運行在封閉環境下使用單一數據種類訓練的算法，運行在區塊鏈上的模型綜合使用各類數據（包括體現人文關懷的數據品類），將會確保每一步AI推斷的公開透明，盡可能做到防止歧視。人工智能算法也可以在區塊鏈的幫助下改善保險的承包決策，更好實現風險控制、防欺詐。由鏈上AI驅動的保險可以為世界帶來體驗更好、價格更低、盡可能更公平的保險產品。

區塊鏈和人工智能深度結合也將為公共管理帶來新手段、新活力，有利于政務公開透明與高效。杭州互聯網法院中，當事人即可以通過區塊鏈平臺實現確權存證或侵權取證，訴訟時可以通過平臺對電子數據原文和已保存的哈希值進行對比，判斷后期是否有過篡改；如今人工智能“以假亂真”的換臉視頻也給全世界帶來了重大困擾。如果此類視頻被使用作為司法證據，將會嚴重影響社會治安。未來在區塊鏈上運行的AI防偽算法，將可以保證此類司法證的透明和公正。Amazon MXNet官方博客載文陳述區塊鏈上人工智能推斷已得出傳統AI領域沒有實現的研發成果，可見此類技術想象也有了一定實現基礎。

五、結語

區塊鏈技術在促進社會數據共享，優化商業運營流程和降低成本、提升協同效率、建設可信體系方面的作用不可忽視。除了上述場景外，如果人工智能和區塊鏈技術和各類邊緣計算設備結合起來，為硬件提供模型壓縮、優化和追溯功能，再匹配以5g的新水準通訊速度，那么在物聯網基礎之上建設的各類智慧城市藍圖皆可期待。而在此過程中，我們不能忽視區塊鏈底層研究包括零知識證明等隱私計算技術的精進必要，唯其如此才能保障運行的安全、穩定。

我們合理期待著未來某一天，區塊鏈技術真的可為人工智能提供更加合乎法律與倫理框架的強大的開放大數據庫，為人工智能發展提供了可控的可追溯監管框架，創造多方高效共享協作和生產資料公平分發、充分涌流的數據世界基礎設施。那一天未來的人們將完全安全、幸福地生活在數據世界和現實世界，盡情享受科技發展帶來的便捷，將更多的精力投入至其他形式的創造中去。