《风投人内部分享：AI+区块链=无限潜力、现在是开始思考的最佳时机》

区块链可以弥补AI的一些缺陷。

编者按：AI与区块链是最近几年炒作最火的技术了。但是从属性上来说这两种技术似乎是天生对立的。AI是中心化、封闭、黑箱、概率性的；而区块链则是去中心化、开放、透明、确定性的。如果这两种属性对立的技术结合到一起会碰撞出什么样的火花呢？

在Rob May和Botchain团队的好心邀请下，我有幸在Brains and Chains上发表了主旨演讲。在纽约举办的这次会议非常有趣，因为它的主题是人工智能与区块链的交叉。

这个话题既令人兴奋又富有挑战。我演讲的目标是给入门提供一个宽泛的介绍，并且为当天接下来的讨论框定范围：讨论为什么这个主题之所以重要，并且聚焦该领域一些有趣的公司的工作。

以下就是演讲的片子，需要的时候我会进行一些注释。资料可以到文末找链接直接下载。

我是从VC投资者的角度来审视这个主题的。我的机构在AI和加密技术/区块链方面都很活跃。

 

区块链是继AI之后的技术新热。

这种话题当然很容易引起打趣。AI（机器学习）好区块链都是实验性的技术，而且被讨论得很多……AI在2016-2017的时候到达炒作巅峰，区块链则是在2017-2018期间。每个趋势各自都很有可能会以令人失望告终，导致对双方交叉融合的探索归于无用。

 

过去10年的决定性技术

不过如果看看计算史的话，似乎每隔10或者15年就会有大规模的新趋势出现——硅晶芯片、PC、互联网、Web 2.0等等。

我们可能处在当前趋势的尾部，这股趋势主要是由三个并发的现象推动：社交、移动以及云计算。我们今天熟知的许多巨头都是从这些里面来的。

 

很多东西都是事后之明，在当时并不明显。不过当然，那些趋势的量级规模并不总是很明显的。比方说云计算现在看起来似乎很明显，但如果你回顾2008年的时候，这东西就很有争议，被某些人称为是“营销的蛇油”。最后云计算用了10年的时间才变成今天这样大规模的产业。一开始时，新趋势往往看起来都是高度试验性炒作过火的，但随着时间转移就会慢慢站稳脚跟，吸引越来越多的资金和人才，然后逐步变成新的范式。

根据阿玛拉定律，新技术的影响往往在短期内被高估而从长期看却被低估。

 

未来10年的决定性技术会不会是AI、区块链、物联网？

新的技术范式出现的时机似乎已经成熟。定义和推动下一波计算创新浪潮的东西又会是什么？有理由认为“AI、区块链以及物联网”是新的“社交、移动和云计算”。那些趋势仍然非常新兴，但潜在影响确实非常巨大的。

在这种范式中会诞生出哪些新巨头呢？

就像社交、移动、云计算互相滋养一样，那3股趋势也有着非常有趣的重合。我曾经讨论过至少一个物联网与区块链之间的交叉，但类似例子还有很多。

今天，我会把重点放在AI与区块链的交叉融合上面。

 

Peter Thiel：加密技术是自由主义，AI是共产主义；Reid Hoffman：加密技术是无政府，AI是法治观察的一个非常有趣的出发点是，从哲学上来说，AI和区块链在很多方面其实是对立的，就像Peter Thiel和Reid Hoffman在最近对话中很好地表达过的观点那样。

 

对立的范式（加密技术：去中心化、开放、透明、确定性；AI：中心化、封闭、黑箱、概率性）比方说，AI是非常中心化的——AI仅掌握在少数公司手里，主要是Google、苹果、Facebook以及Amazon（“GAFA”）以及中国的互联网巨头阿里巴巴、腾讯和百度（“BAT”）。尽管部分AI研究以学术论文的方式开源，但那些公司却也借此吸引到了全世界的顶级AI人才，最重要的是，这些公司掌握了空前庞大的数据来训练其AI算法。那些数据集是一个巨大的竞争优势，而且对其他人是不开放的。

AI的中心化为各种滥用打开了大门。

 

技术带来的垄断越来越严重中心化的平台往往会跟周围出现的生态体系竞争。更多可参阅Chris Dixon精彩的《为什么去中心化很重要》。

 

用区块链对抗AI的缺陷：1）去中心化AI集市2）AI网络与去中心化自治组织（DAO）

区块链的出现是对政治和组织问题的强力回应，不仅仅只是纯粹的技术问题。

既然我们讨论的很多问题本质上都是政治性、组织性的，那能不能用它来对抗AI的陷阱呢？区块链能不能帮助建设更好的AI？

这个领域的先驱一直在探索各种想法，从去中心化方式创建AI到组建机器人网络乃至于完全由AI运营的全自治组织。

我们今天要谈的是区块链可以如何帮助AI，但是值得注意的是AI也有一些地方可以帮助区块链——不过这个改天再讨论了。

 

去中心化AI集市的思路：我的数据我做主第一个大的想法是建立一个去中心化的市场来帮助创建更好的AI。这个想法大概是这样：我们所有人（包括个人和机构）都会受到金融激励来提供个人数据和专业数据。在知道这些数据可以安全保证安全和隐私（通过去中心化和安全计算）的情况下，我们对共享敏感数据（开支、健康信息）会感到更加放心。跟GAFA掌握的那些相比，随着时间转移，市场会积累了越来越多的大量数据，数据的质量也会越来越高。基于这些数据，机器学习专家就会受到激励去相互竞争，而表现最出色的模型将会获得不成比例的回报。

 

对AI的三大建构块分别进行去中心化为了探讨应该如何建立这样一个去中心化的市场，我们先谈谈如何对AI的三个关键的建构块进行去中心化：也就是数据、模型以及计算能力。接下来的演示中我们将提供一些从事AI与区块链结合工作的公司例子。这一领域非常有活力，发展非常快，所以这里列举的例子只是其中一部分而已。

还有一点值得注意的是：这个领域的很多公司都有雄心勃勃的计划，要搭建这一生态体系的许多方面，而且许多看起来都有点一样。其中很多项目都处在试行阶段，所以看看谁是在真心事情的还需要时间观察。

 

区块链本身存在问题，适合用它来解决AI的问题吗？

我们先从数据开始。重要的一点：如果我们要用区块链来存储大规模数据的话……得有个比目前的要好得多的数据库才行。

 

BigChainDB：可伸缩的区块链数据库柏林的BigChainDB做的就是可伸缩的区块链数据库。上面这张图表的有趣在于它表明分布式数据库与区块链技术其实没什么重合之处。因此，开发真正的数据库级的区块链是一个很有挑战性的项目。

 

Ocean：去中心化的数据协议为了帮助分享数据，另一个关键的基础设施组件是协议。

Ocean Protocol一直在做着该领域的先驱工作，任何人要是对深入研究感兴趣的话，其创始人Trent McConaghy在AI与区块链一般话题方面写的一切都值得阅读一下。

Computable Labs还在致力于开发一个数据市场协议，CEO Roger Chen写的这篇好文章也很值得一看。

 

Snips：去中心化的数据生成有时候出于AI训练的目的你需要创建自己的数据——或者因为你无权访问数据集，或者因为你训练AI的用例太新，数据还不存在。

来自巴黎的Snips正在利用加密经济来激励工人网络参与到综合数据的生成当中。

 

Gems、Effect：数据打标签去中心化的土耳其机器人

 

安全计算的目标是在保证数据私密性的情况下训练模型接下来我们再谈谈AI的第二个建构块：模型。去中心化的AI市场要想见效，你需要能够保证个人和公司所提供的任何数据都是以完全私密的方式进行处理的。这就引出了安全计算。

 

OpenMinded：私密的机器学习一个好的例子是OpenMined项目，其关键的关注就是私密机器学习，利用到了包括联邦学习（Google支持）以及差异化隐私（苹果支持）等各种安全技术。

 

Algorithmia：卖模型

 

Numerai：让模型竞争

 

DeepBrain Chain：去中心化的云计算平台

我们再切到AI的第三个建构块：计算能力上面。AI很多最近的进展都是在计算能力的大规模提升的促进下取得的，这既是更好利用现有硬件的结果，也是因为开发出了特别针对AI的新的高性能硬件。（比如Google的TPU）

DeepBrain Chain是一个有趣的项目，其目标是共享全世界闲置的计算资源。其哲学跟Coronai、Hadron、Golem或者Hyperne等可以相提并论，但是DeepBrain Chain更加专注于AI特殊需求的那种计算能力（以及相关硬件）。

 

去中心化的数据集市

把这些综合到一起，你就可以想象一个完全去中心化的AI市场，在这个市场里大家提供自己的数据，开发者相互竞争提供最好的机器学习模型，而整个系统以一个自我强化网络的方式运作，吸引越来越多的参与者并且造出越来越好的AI。

这里的秘密武器其实是加密数字经济：创造微型经济的能力，让参与者通过令牌获得价值并进行交易。因为令牌激励大家尽早参与到这个网络里面，所以帮助解决了冷启动的问题，而这个问题在过去已经困扰了太多的建设网络的努力。

这张图表来自Fred Ehrsam的精彩文章：《基于区块链的机器学习市场》。这篇文章很好的描述了去中心化的AI市场可以如何运作。

当然，任何一个市场典型的机会和挑战都可适用于这一讨论上。一个去中心化的市场也许是创建AI的一个非常新颖的手段，但从中出来的任何东西仍然需要实现产品/市场匹配并且解决真正的问题才能取得商业上的成功。从这个角度来说，垂直化的方向（工业、基因组、金融等）尤其有趣。

 

下一个大想法：机器人网络

现在让我们再进一步讨论一下。姑且假设部分由于去中心的AI市场，AI得以繁荣起来并加速发展。我们将有能力创建许多许多类型的AI来完成几乎每一项任务。那样的未来会是什么样的？又会如何运作？区块链可以提供一个有趣的组织模型来帮助各种AI机器人以透明的方式协作。

 

Fetch：自动经济代理

Fetch就是一个例子，这家致力于建设建造机器人的网络并让它们以有组织的方式进行协作。

旅游就是机器人协作的例子：你可以让一个机器人买飞机票，如果出现延误的话，另一个机器人可以预测误接的可能性，提议另一条路线，而第一个机器人可以变更预订。所有这一切都是实时地在后台自动进行的，完全消除了我们人类可能发生的摩擦。

 

SingularityNet：全球AI网络

SingularityNET是另一个有趣的例子——这是一个非常有野心、非常复杂的项目，由很多部分组成。作为各种AI如何可以协作来创造出单个大脑的展示，他们开发出了Sophia（编者注：当然也有人指出这个机器人是个骗局），一个由SingularityNET驱动的Hanlon机器人。其讲解视频非常疯狂（让人想到《西部世界》）。

 

Botchain：自治AI代理的安全身份系统

如果我们即将进入的世界需要依靠一支机器人部队来执行各种任务的话，那就要有一个基础设施来让东西保持透明并加以控制。这就是Botchain的使命，这是一家由Rob May成立的新公司，后者还是Talla的CEO以及本次Brains Chains大会的组织者。

 

AI驱动的去中心化自治组织

如果再进一步考虑机器人协作以外的东西，你可以想象整个系统如何可以靠AI以完全自治的方式去运行。这正是去中心化自治组织（“DAO”）的想法。

很多人都听说过“DAO”，那个著名的投资者主导的风投基金2016年被黑的事情。

但是“AI DAO”的思路要超越DAO，这会是一个完全由机器运营的去中心化组织，连有限的人为干预都没有。比方说，展望未来你可以想象一个彻底去中心化版的Uber，车队全都是由AI驾驶和管理的无人车。这里面将会有一个庞大的反馈回环，系统会不断学习如何调度车辆，高效地运送人和处理各种物流任务，将许多技能和复杂性结合到一个自运营的体验上。

 

AI DAO的唯一可怕之处在于一旦开启就无法停止

不过这种AI DAO有一点比较可怕，那就是如果这样一个组织真正去中心化和自治化的话，尚不清楚一旦它出现紊乱如何才能阻止它继续运转。这可不像计算机拔掉插头就能关机那么简单。

结论：上面讨论的很多东西都非常迷人，但却是高度实验性的。我提到的大多数项目都是处在试运行阶段，尚不清楚他们最终是否能够实现当初制订的雄心勃勃的目标。

与此同时，大量的基础工作已经完成，而AI和区块链的结合可以创造出非常强大的技术，且速度之快很难完全预测。其中一些进展也许会制造出我们不想看到的结果，所以现在无疑是开始思考其潜在影响的好时机。