第三节 深度探讨：“区块链+人工智能”的未来构想

区块链与人工智能，这两大趋势之间有着怎样的联系？它们能碰撞出怎样的火花？它们又是如何在智能社会中发挥作用的？

什么是“智能社会”

想象一下，你要出去旅游，只用跟机器提出具体需求，机器就会为你安排整个行程，包括旅行社、航空公司、目的地酒店以及餐厅等。此外，机器还会结合你的财务状况，为你进行一系列的预算优化，包括价格协商、日程协调、行程衔接和支付结算等，所有过程都不需要你的参与。

在这个例子中，我们可以看到智能社会有两大特点：

第一，异构数据和异构服务的互联。本来旅行社、航空公司、酒店和餐厅，它们的数据和服务都不相同，而且是割裂开来分别独立存在的。但在智能社会下，这些异构的数据和服务将被全部打通，实现全面的大整合。

第二，应用互操作。原本你在每一个环节，都需要去对接不同的机构，比如航班与酒店等，并且要尽量协调，非常繁杂。而在智能社会，所有环节都在统一的秩序下，自动组织、互相协作，高效地为你制订出最优的解决方案，而你全程都不必亲自参与。

根据这两个特点，我们可以概括，智能社会其实就是区块链和人工智能融合发展到一定阶段的结果。智能社会通过应用各种信息技术，对社会生产、生活各个环节的数据和信息进行收集、处理，实现各个环节的互联互通，从而实现社会生产、生活全面自动化。

分布式智能

我们先站在区块链的角度来看，人工智能大幅提高了区块链的可扩展性，并为区块链的不同环节提供优化策略。

区块链系统本身的运行效率其实非常低，拥有的数据维度也很有限，一般只有交易记录。而人工智能则可以在区块链系统上搭建各种各样的应用端口，从而让区块链系统可以参与各种领域的数据应用。

区块链及其相关技术，比如共识机制、安全机制、节点维护与更新等，每个环节都有大量的信息要处理，也都涉及环节之间的配合，人工智能技术可以为其提供诸如共识算法优化、节点智能负载均衡、风险识别等各项支持。

在这一层面，人工智能技术对区块链起到辅助作用，两者的内在联系属于弱关联、松散联系。反过来，更加成熟和完善的区块链系统，则可以帮助人工智能实现分布式智能。

分布式智能是人工智能未来的发展趋势。要实现它，就必须解决两个关键问题：一是让遍布全网的每一个数据存储节点，都能分别建立自己的智能系统；二是让所有的智能节点能够自动形成协作，完成同一个命令需求。这也就是我们前面所提到的应用互操作。

区块链技术正好能够解决这两大问题，它能够对人工智能系统的数据存储、数据传输与数据处理方式进行分布式改造，从而推动人工智能系统由单一智能系统向分布式智能系统进化。

这里，我们来看一个未来基础设施智慧管理的例子。

我们可以构想一下，未来所有的电线杆都是一个智能节点，它们统一构建在一个全电网区块链系统上，拥有电力输送以及存储的功能，同时又互相共享工作运转的相关数据。

正常状态下，这个分布式智能电力网络系统，可以根据不同区域的用电高峰与低谷，智能化调节电力的输送与储存，大幅提高用电效率，减少浪费。

而如果遭遇突发状况，比如其中一根电线杆出现故障，区块链系统就会随即做出两个响应：一是马上通知维修工人进行维修，二是立即调用附近的电线杆来接替故障电线杆进行电力输送和存储，以确保正常用电不受影响。

从这个案例中，我们能够总结出分布式智能的两个优势：一是提高资源分配效率，二是抗风险与协同应急能力。当然，这种模式还可以应用到其他更多的领域。

人工智能的防火墙

分布式智能还只是应用层面的融合。在更核心的人类社会伦理道德问题上，区块链还能最大限度地约束人工智能。具体来说，区块链去中心化、可追溯、不可篡改与公开透明等特性，还能避免人工智能可能带来的不公平问题，甚至防止人工智能失控。

在现阶段弱人工智能时代下，所有的智能算法都是中心化的。我们可以看到每一个企业都有自己的算法，它们把大量的数据集中到一起，中心化地处理和运用。比如企业通过算法向用户定向推送广告、新闻与商品等行为，都是以自我为核心来达成目的。

但是，这其中最大的问题，就是中心化商业机构的算法背后的立场和动机难以完全公正。一个企业掌握数据后，如果将这些数据违规转移到其他模型中，用算法来作恶，就会给消费者甚至整个社会带来危机，社会资源分配不均的矛盾也会进一步加重。

但是，如果我们是在区块链的智能合约上来运行算法模型，并设置提供数据和使用数据的规则代码，就可以让人工智能算法的创建和运行动机更透明、清晰和可控。

区块链建立的新机制，让操作记录和认证取决于多个机构，少数服从多数，这样就能扼制最强者的功效，从而让更多人享受科技发展的红利，同时也让社会资源分配更加合理。

比如在医疗资源上。未来我们需要打疫苗，只用在全网医疗区块链系统中输入打疫苗任务，智能算法就会帮我们检索最合适的卫生所。而卫生所在区块链系统上，会确认我们的时间、位置以及身体状况，然后筛选疫苗种类，最后安排具体的护士来操作。如果我们没有按照约定时间去打疫苗，区块链就会通过疫苗记录进行提醒。

在这个例子中，依托区块链，所有的医疗数据、制度和秩序，都实现了公开透明。人工智能的算法以及协作执行，也是在全网的监管机制下进行。医疗资源得到了最有效的分配，人工智能发挥了重要的执行和服务能力，满足了用户的需求。

除此以外，“区块链+人工智能”也可以创造出新的经济生态。因为人工智能具备自主决策能力，能够调度生产资源并不断进化，而区块链可为其提供发展的土壤，给予人工智能所需要的算力、算法和数据，两者结合将会有无限的想象空间。

跨越数据共享障碍

在新的生态中，数据及数据产品可作为所有权明晰的资产流通起来，共享生态将激发创新、创造新的社会价值。

如今，得数据者得天下。许多公司通过各种产品收集用户数据，不断迭代产品使其获得用户的青睐。正是因为互联网时代的这种竞争，企业和机构纷纷建立起自己的数据“护城河”。

每个企业都希望获得更多的横向数据，从而建立更大的市场数据库去更好地指导业务拓展。因此，企业或机构一边希望获得跟业务或用户相关的数据，一边又担心自己的数据会泄露。许多公司认为数据共享带来的风险高于回报，因此不愿提供自己的数据，这就是现有数据交换面临的困境。

区块链可以为数据的安全流通搭建桥梁，数据共享甚至能得到全新的模型。我们来看看自动驾驶领域的案例。

我们开车时，会下意识地预测接下来几秒内道路上其他行人、车辆的反应，预想行人或许会乱穿马路、前方车辆会突然刹车。细心的驾驶员非常善于处理这类状况，控制速度，为道路上的突发事件提前做出规划。

因此，实现自动驾驶远比多数人想象的复杂得多。一辆车首先需要通过它的环境感知系统采集数据，多维度分析天气情况、信号灯情况、前方是否有人或有车等驾驶环境，以及路面交通情况，传到驾驶控制决策模块形成操作指令，完成刹车、加速、开启信号灯等操作。

测试车辆的自动驾驶系统需要大量真实场景数据训练模型，但空有驾驶里程也是不够的。在空旷的高速路上学习的驾驶技能，也不太可能转化为真实的驾驶技能。

这就需要所有的行业参与者都共同来实现这一目标。谷歌的自动驾驶汽车至今已经行驶累计超过800万公里，测试地点涉及美国的六个州，达到这样一个数据量花费了七八年的时间。

近几年来，优步、百度、阿里巴巴等科技公司也开始研发自己的自动驾驶汽车，如果这些企业能共享各自的路测数据用于模型训练，甚至道路上的车能分享行车数据给研发机构，不同驾驶环境和路况场景的数据量将成倍增加，整个行业的前进步伐可能会更快。

当然，这样的数据分享可以通过有偿形式进行。区块链基础的数据共享方式可以保证数据来源和去向明确，没有中间平台留存数据。去中心化的数据控制方式将促进数据的共享，更多训练数据的共享，也意味着人工智能模型的共享，新的商业模式由此形成。

此外，在政务服务方面，区块链的价值也逐渐体现。

重庆率先建设了区块链政务服务平台。借由该平台，企业在重庆注册公司的时间可从十几天缩短到最快只要三天。

过去注册公司往往需多次填报信息、重复提交资料。而现在，只需登录“重庆市网上办事大厅”网站，集中提交一次材料，就可完成申办营业执照、印章刻制等全部步骤。

区块链政务服务平台，主要利用金融级区块链技术，让用户提交的材料从生成、传送、储存到使用，全程的数据可溯源、不可篡改。

一旦营业执照核准通过，就实时推送数据至区块链上，保证部门间数据的可信流通和共享。用户一次提交的资料，可供其他部门采用，不再需要重复提交。

重庆政务服务引入的区块链技术，实现了“数据多跑路、群众少跑腿”，提升了服务效率和群众办事满意度，未来也会将区块链技术应用到更多民生领域。

“区块链+人工智能”会取代艺术家吗

我们说艺术是人类大脑独有的能力，因为它需要创造力、灵感、逻辑与状态的完美结合，它们是无迹可寻的。但随着技术的发展，人工智能是否会生成不逊于人类作品的AI创作？

事实上，在模拟创作方面，深度学习算法已经取得突破。法国计算机科学家兼音乐作曲家皮埃尔，在2016年2月创作了一个能够谱曲的人工智能系统，其生成的音乐作品连音乐家都无法分辨。IBM的认知计算平台Watson学会了用电影原片剪辑预告片。北京大学研发了利用大数据分析、自然语言处理与机器学习技术的写稿机器人。

在互联网与数字化快速发展的今天，人类艺术家已经通过数字化工具，开始创作数字艺术、网络文学作品。网络在带来分享和传播便利的同时，也带来了盗版泛滥的问题。无论是人类创作还是人工智能创作，这都是无法回避的挑战。

一个解决办法是，共享到区块链上的数据，本身具备资产属性，可以直接交易与变现。区块链可以标记创作的来源和去向，构建智能合约。在开放平台上出售作品使用权时，自动完成版税支付并颁发授权许可，对创作者直接形成激励。这也可能成为一个数据共享的驱动力。

在人工智能支持下，算法学习10小时就能模拟出风格鲜明的画家作品、音乐作品，快速习得的“风格迁移”作品产出量是人类临摹或创作的数倍，消费者可能因为喜爱这种风格而接受此类产品。

这就意味着只要研发出一种算法就可能产出大量名家的模仿作品，成为创作市场争相追逐的对象。这将改变艺术、设计、文学、新闻及影视文化等诸多创作行业的版权保护现状，进一步促进文艺行业的全球化传播和数字化发展。

未来，我们也会把人类的伦理规则通过区块链智能合约化，嵌入到人工智能系统中，从而建构更多的数字世界的文化规范和道德规范，形成真正意义上的智能文明。