肖风：为什么说区块链将给AI带来新天地(肖锋 区块链)

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【导读】在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上，中国万向控股有限公司副董事长兼执行董事肖风分享了他对AI、数据隐私保护和区块链的独到看法。

肖风认为，区块链加上加密算法是一对绝配。

未来三到五年内，一个去中心化的分布式AI平台或将出现，数据带来的问题将能够解决。

9月20日，在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上，中国万向控股有限公司副董事长兼执行董事肖风分享了他对AI、数据隐私保护和区块链的独到看法。

肖风认为，随着AI迎来第三次高潮，技术对数据愈发依赖，带来了人们对数据估值的重新发现。

区块链加上加密算法是一对绝配。

互联网是“信息机器”，区块链是“事实机器”。

区块链加上加密算法将会给AI带来一片新的天地，它们的结合将满足AI对数据的需求，数据隐私会得到保护，数据资产会得到确权，数据共享会得到激励，数据计算会得以开放，数据治理会得以有序。

未来三到五年内，一个去中心化的分布式AI平台或将出现。

以下是肖风在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上的演讲实录：《AI、数据隐私保护与区块链》。

分布式的AI平台将解决数据带来的问题肖风：很荣幸有这样一个机会在人工智能大会上进行分享。

我自己过去五年在区块链这个领域当中做研究、投资和应用推广，既然来到这里，我还是想谈一谈和区块链有关系的一些话题，当然，首先它也是和人工智能有关系。

人工智能和区块链两个话题碰在一起，数据的产权意识、价值以及数据隐私保护意识的觉醒和AI的发展是密不可分的，或者可以说是AI带来的。

随着2016年人工智能第三次浪潮起来，人们突然发现原来数据有这么大的作用，数据能够创造这么大的价值，人们自然要问：我的数据在哪里？我的数据得到妥善的保护了吗？商业机构用我们的数据创造了价值，这些价值难道和我一点关系都没有吗？有关数据的隐私保护、数据的价值分享和数据的共享，我总结了一下，最热门的有这样几个方向：首先是数据的产权确认。

在座的各位可能都有很多数据遗留在互联网上，这些数据是属于我们的，还是属于互联网平台的？或者是属于我们和互联网平台共同拥有的？怎样确认我们遗留在互联网和其它平台产生的数据？比如医疗平台上你的基因数据、病历数据，怎么确定数据的主权是属于你还是属于谁？第二个方向是数据的隐私保护。

大家可能不想把某些数据这么直白地、这么公开地在互联网上被传播甚至被买卖，所以我们要讨论数据的隐私保护。

再就是数据的协同计算。

数据如果不被使用根本就不会有价值，但现在我们可能没有任何一个单一的平台能够拥有多维的、多元的数据满足人工智能算法的需求。

电商平台可能有电商的数据，社交平台可能有社交关系的数据，但如果这些数据能够协同计算，那么对AI来说一定是功莫大焉。

但没有人愿意在现在的互联网的环境下把自己的数据交出去，因为交出去就等于断送，别人不可能拍着胸脯保证说这些数据我绝对不会偷看，绝对不会传播出去。

即使有这种主观的善良的意愿，技术上也不一定能够做到，无法保证数据得到妥善的保管。

那么怎样在既打消这种不信任的念头，同时又能够让这么多维、多元、多层次的数据在一起协同计算，共同共享，得出具有更大社会福利的AI成果呢？这确实也是一个话题。

第四是数据的价值分享。

既然这些数据创造了很大的商业价值，我是不是应该从中得到我应该得到的那一份？现有的互联网架构下没有人给你。

当然，互联网平台也用另外一种方式稍微返还了一部分利益，比如免费使用，这是因为要收集你的数据，你可以得到一些免费的使用，也许这是一种价值间接的体现。

但有没有什么更直接的体现，能够激发大家愿意贡献更多的数据来帮助AI达到更好的结果？激励机制是数据共享或协同计算必须要建立的，没有很好的激励机制我们就很难相信，或者很难想像别人会平白无故地把隐私数据贡献出去，让某个科学家或让某个商业机构依据这些数据来训练机器、优化算法，得到一些结果。

今天很多人工智能学家都在谈怎么用数据。

这些问题是AI的发展带来的，但AI本身不能解决这些问题。

如果这些问题不得到解决，那么对AI来说是一个巨大的缺陷，尤其是如果我们不能用一个很好的激励机制去激励那些数据的持有人把自己的数据贡献出来，这对人工智能的发展来说也是一个巨大的缺陷。

举个例子，科学家如何征求1万个特殊病的案例？可以去找医院，这也是很困难的事情。

但如果用区块链技术，用一个分布式的AI平台，并不需要找中间商，可以用你的智能合约加上隐私保护的算法，加上基于数字货币的激励机制，那些互不认识的1万个陌生人就会愿意把自己的病历资料贡献给这个平台，让某个科学家计算出来结果，然后智能合约会保证你能得到事先承诺给你的回报，并且你的所有数据能够得到很好的隐私保护。

如果能够做到这样一个分布式的AI平台，可以想像AI技术、AI行业会和今天讨论的不一样了。

今天所有人工智能学家讨论的都是基于中心化的机制、中心化的数据平台去训练AI算法，得到一些结果。

其实这是一方面，另一方面就是能不能用分布式、去中心化的AI平台把中心化平台无法提供，或者不能提供的数据都搜罗出来，然后达成我们想要达到的研究目的？有很多密码学家在这方面做了很多努力，并且有了很好的成果。

首先，哈希函数。

哈希函数能够证明一串数字或者一本书是不是被篡改过，不管是一段话还是一本书，这么多的内容哈希以后，得到的哈希值是一样大小的:但如果一本书当中改变了其中的一个标点符号，最后得到新的哈希值和原来就会有巨大的不同，所以能够证明后来的东西是不是被篡改过。

哈希函数可以得到很好的保证，不需要写保证书，也不需要签合同，只要检查两个信息的哈希值是不是一样，就知道数据是不是被篡改过。

非对称加密。

所谓的公钥、私钥的非对称加密算法，能够保证数据的安全、完整和匿名，某种程度上也能够对数据的产权进行确认，因为区块链上面唯一的产权确认的依据就是拥有这个数字或者密码学帐户的私钥，拥有了私钥，就拥有了帐户里面的所有价值物和数据。

零知识证明。

这种加密算法能够在把数据加密之后，在密文的状态下让第三方验证者验证数据的真实，或者状态是否真的存在。

同态加密也是一样，数据加密之后，在密文的状态下，第三方仍然可以就这些数据进行某种程度上的分析和处理，最后由拥有密钥的人从这里得到想要得到的结果。

也许这个密钥持有者并不是数据的所有者，因此也不会碰到原始的数据，或者说不会碰到明文的数据。

最后是安全多方计算。