萬向區塊鏈肖風最新演講：數據要素市場與分布式AI平臺_BASE

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萬向區塊鏈

2020年7月10日，世界人工智能大會首個區塊鏈主題論壇圍繞“區塊鏈與AI的融合發展”、“區塊鏈與AI如何改變金融”、“國際區塊鏈的發展路徑”、“區塊鏈如何改變我們的生活”4大議題展開了討論，意在探討區塊鏈技術與人工智能技術融合創新的可能性及其能夠帶來的價值。

萬向區塊鏈董事長兼CEO肖風博士受邀出席論壇，并發表了題為《數據要素市場與分布式AI平臺》的演講。在演講中，他分析了人類社會當前面臨的技術性遷徙，以及區塊鏈和人工智能在數據要素市場中的作用。

全文內容整理如下：

非常高興有機會參加世界人工智能大會的區塊鏈論壇，這是一場跨界論壇。所以我今天的話題，也試圖從“跨界”的角度來談談我個人的一些思考。

海量數據是所有人工智能算法高效運行的前提。中小企業、中小科研機構可能沒有能力搜集到海量數據。前段時間國家提出要建立“數據要素市場”，我想，其本意就是希望能夠通過建立數據要素市場，使數據流動起來，讓中小企業能夠擁有、交易符合需求的數據，從而使自己擁有人工智能的智能化能力。

萬向區塊鏈聯合上海市北高新發起區塊鏈+大數據聯合創新中心:6月13日上午，上海市北高新園區舉辦市北區塊鏈生態谷開園暨系列戰略簽約揭牌儀式。萬向區塊鏈、上海市北高新共同發起的區塊鏈+大數據聯合創新中心將主要圍繞密碼學、隱私計算等技術，共同探索數據的隱私保護、協同計算的基礎設施建設，以更加簡單、安全、高效地實現數據的充分流動。未來，圍繞區塊鏈領域的技術研發和產業生態，萬向區塊鏈將與上海市北高新開展長期合作。（萬向區塊鏈）[2020/6/14]

這場世紀疫情突然把我們拋到了陌生的境地——一個數字化的世界里。突然所有東西一夜之間線上化了。如果沒有線上化，你會感覺到非常不方便，甚至工作生活都無法正常進行。

基于我的個人觀察，我總結出了“數字化遷徙”的三個步驟：線上化—數字化—智能化。

線上化就是用ICT技術把工業的研發、生產、銷售、產品全流程及個人生活過程都搬到互聯網上。完成線上化之后，我們才可能通過互聯網、物聯網低成本地收集到海量的數據，而這些數據是人工智能算法必要的生產要素。數字化即通過物聯網、互聯網收集、存儲、分析數據。在足夠數字化之后，我們才可能走向智能化，即有效運作人工智能算法。

動態 | Web3基金會與萬向區塊鏈實驗室等合作推進中國區塊鏈項目:Web3基金會和Parity Technologies已經與萬向區塊鏈實驗室和New Chainbase合作推出了一個Web 3.0訓練營，這是一個旨在推進中國區塊鏈項目的合資企業。Web 3.0訓練營將支持團隊構建公共區塊鏈和分布式協議，以解決可擴展性、安全性和互操作性方面的挑戰。全球基于Substrate的團隊可在2020年3月15日前在Web 3.0訓練營網站上申請。2020年4月下旬，12個團隊將被選中，成為第一批由上海合作伙伴New Chainbase提供工作空間的團隊。（CryptoNinjas）[2020/2/11]

完成這三個步驟之后，我們才能開始談人工智能的應用。

我們都知道人工智能已經由高潮到低潮，起起落落三個來回了，為什么到今天才這么普及、這么深度地影響到所有人的生活、所有制造，甚至城市的治理？現在我們能夠通過互聯網和物聯網，低成本地擁有海量的數據是非常重要的一個前提。

數據要素的特點

數據作為生產要素具有其自身的特點，這些特點與以往其他生產要素完全不同。我總結出了以下四個特點：

動態 | 萬向區塊鏈供應鏈金融服務平臺融資金額突破 2.5 億:據官方消息，萬向區塊鏈宣布旗下區塊鏈供應鏈金融服務平臺融資金額突破 2.5 億，該平臺由萬向區塊鏈研發和運營，并為江西銀行、正邦科技及其供應商提供服務，目前已幫助多家企業尤其是中小微企業獲得多筆業務發展所需的融資。截至目前，平臺上發生的總融資金額已突破 2.5 億元。在傳統的供應鏈業務中，造假問題頻發、各級供應商對賬周期長造成的業務效率低下、供應商應收賬款周期較長造成的資源浪費、中小微企業在發展中一直面臨著「融資難」「融資貴」問題。而造成中小企業融資難的部分原因在于金融機構難以掌握中小微企業生產經營真實狀況，無法對其財務狀況、發展前景等作出準確研判。解決中小微企業和銀行間的信息不對稱問題，需要打通「信息孤島」，拔掉「數據煙囪」，建設好金融基礎服務設施。萬向區塊鏈供應鏈金融服務平臺基于區塊鏈技術，將中心企業與其上游供應商交易中的關鍵業務數據進行上鏈管理，同時在平臺中引入金融機構，為解決這一問題提供了新途徑。[2019/12/6]

第一，數據確權。產權保護非常不容易，因為數據虛幻飄渺，有高度的可流動性。按下計算機上的發送按鍵，數據可能就發送出去了。另外，數據又非常容易被復制，不像用復印機復印書，一本書可能有兩三百頁，復印成本很高。而數據的復制是零成本的，這對數據作為生產要素是非常不利的。

金色財經現場報道，萬向區塊鏈首席技術官：不要為了區塊鏈而區塊鏈:在新金融100人主題論壇上，金色財經現場報道，在新金融100人主題論壇上，萬向區塊鏈首席技術官羅榮閣表示，在金融保險行業，區塊鏈技術并不是剛需，區塊鏈技術只是錦上添花的存在，不要為了區塊鏈而區塊鏈。[2018/4/27]

第二，數據的所有權不可分離。舉個例子，我的基因數據不可能因為被你買斷了就不再屬于我。由此可見，數據所有權和主體是無法分離的。不像股票，它所代表的所有權，從A轉向B時是一種買斷行為，即當買入者從賣出者手中購入股票時，就擁有了該公司的一部分權利，賣出者則喪失了這部分權利。

第三，數據越分享價值越大。一條數據如果只有一個人用，它的價值非常小；如果有一萬個人用，才能真正發揮它的價值。所以數據具有很廣泛的社會性，我們需要讓它在更廣闊的范圍里得到分享。

第四，數據的使用邊際成本為零。數據一旦產生之后，無論是一個人用、一萬個人用還是一億個人用，它的邊際成本都是零。

數據要素市場的特點

正因為數據要素的以上特點，我們要建立的數據要素市場，和我們熟悉的股票市場、債券市場、土地市場又有很大的不同。

金色財經現場報道 萬向區塊鏈副總經理陶曲明：區塊鏈行業的底層技術很不成熟:金色財經現場報道，在2018區塊鏈技術及應用峰會上，萬向區塊鏈股份公司副總經理陶曲明認為，區塊鏈行業的底層技術很不成熟，現在能夠成熟落地的項目非常少，區塊鏈是支撐價值互聯網的存在，但是價值互聯網是什么，我們對于價值互聯網的任職還在逐漸形成中，那我們應該怎么評價價值互聯網的價值。[2018/3/30]

第一，數據要素市場交易的是數據的使用權，不是所有權。剛剛講過數據所有權不能與主體分離，不能被買斷。

第二，所有數據交易的需求，都是跟特定用途和場景有關系的。任何標準化的交易和購買數據都不會是為了升值，而是為了滿足需求。

第三，數據交易是點對點的交易組織形式，有特定的交易對象。一方持有特定數據，另一方則有特定的需求，于是雙方點對點地完成這一筆交易。實際操作中，很難用集中的大數據交易所方式來組織所有的數據交易。

第四，數據交易是需要經過多方許可、多次許可的。一個數據的使用權可以賣給一萬個用戶，一個科學家可能要向一萬個人征集數據，才能具有某種統計學上的意義或者得出普遍適用的結論。所以數據交易是一個需要多方許可、多次許可的市場。

第五，數據要素市場是非標準化的，不能像股票、債券那樣按照固定標準進行交易。

區塊鏈對于數據要素市場的價值

我一直認為，大數據交易所這一組織形式并不適合數據要素市場，點對點的分散OTC市場更合適數據要素的交易。要建立這樣的數據要素市場，我個人認為離不開區塊鏈和隱私計算等技術。

1、數據可信：作為點對點的數據要素市場，如何確保數據的可信度？這需要使用區塊鏈分布式賬本的特點，大家共同記賬、不可刪除、不可篡改，只有在區塊鏈技術的加持之下，數據的可信度才能得到保證。

2、數據確權：如果數據產權得不到很好的確認，又如何能用于交易？區塊鏈可以以很低的成本對數據進行確權，主要依靠區塊鏈可存證、可追溯、可溯源、可審計等特點。這些分布式賬本的標志性特點，可以很好地幫助我們進行數據確權。

3、數據保護：區塊鏈用到的很多加密算法，比如哈希函數、非對稱加密、零知識證明等密碼學算法，給分散式數據要素市場提供了非常好的數據保護。如果數據不能得到保護，就一定會被盜用。

4、數據交換：數據得到保護之后還需要進行交換，如果不交換，就無法發揮出數據的價值。交換加密后的數據也需要用到很多密碼學算法，如可驗證計算、同態加密、安全多方計算等，這些密碼學算法能夠幫助數據在加密之后參與協同計算，從而得出我們需要的某些結論。

5、降本增效：數據交換過程中，點對點的分布式數據市場如何幫助大家低成本、方便、快捷地完成這場價值交換？區塊鏈上的智能合約顯然是最合適的方法、工具。

6、價值分配：我們試想一下，一個科學家向一萬個數據擁有者征集到了足夠多的樣本數據，計算出來一個他所需要的目標函數。此時他需要向一萬個陌生人支付數據的對價，最方便的方法就是使用可編程的數字貨幣，讓大家都完全相信它一定會得到對價。這種清算結算方式同時也是最省錢、最高效的。

在這六個方面，區塊鏈和隱私計算都可以非常好地適配點對點數據要素市場。

我們可以看到，區塊鏈技術和隱私計算技術會給人工智能插上“飛翔的翅膀”，使得數據隱私得到保護、數據資產得到確權、數據共享得到激勵、數據計算得以開放、數據治理得以有序進行。人工智能數據要素市場離不開區塊鏈和隱私計算技術。

綜上所述，鑒于數據的所有權非常分散，數據的使用權往往可以被多方多次地許可、交易，數據交易的市場是點對點的分布式市場。基于區塊鏈和隱私計算技術基礎建立分布式AI平臺將大有可為。

分布式AI平臺除了對應著前面所討論到的數據要素市場特點之外，更重要的是能賦能中小企業。到目前為止，真正能將AI使用得非常好非常有效的是互聯網巨頭們。這是因為他們有很好的互聯網平臺可以搜集到海量的數據，同時他們也有很強大的財力利用數據優化人工智能算法。但是大量沒有雄厚財力獲取海量數據的中小企業也需要人工智能的賦能，因為個人和中小企業也掌握了很多數據。

我們一方面需要用分布式AI平臺更好地搜集散落在市場和民間的數據，另一方面要賦能中小企業，讓他們獲得人工智能的加持。分布式AI平臺是接下來人工智能界、區塊鏈界應該共同嚴肅討論的話題。

以上就是我今天的分享，謝謝大家！

問答環節

主持人：現在區塊鏈和AI這兩個技術都處于相對初期的發展階段，兩個技術要相互結合在一起，在這個階段是否有可能實現嗎？還是要等兩個技術都成熟以后才會有更好的互動？

肖風：第一，人工智能技術和區塊鏈技術是不是處于發展初期，這點值得商榷。從上世紀60年代開始，人工智能已經經歷過三波高低潮的交替，我認為它已經處于成熟期。

第二，我們必須在技術處于初期的時候加入到“戰場”中。1999年、2000年的時候互聯網也處于發展初期，因為TCP/IP模型在90年代中期才初步定型。在今天看來，所有偉大的互聯網公司幾乎都誕生在那個時候，所以千萬不能等。如果等到技術成熟了再入場，那么基本上就沒戲了，這個市場不屬于你。

第三，這兩項技術都在逐漸發展成熟。人工智能技術和區塊鏈技術的不斷融合是它們走向成熟的必要條件。它們在融合當中會變得更加成熟。如果永遠不融合，它們各自的發展成熟速度可能都會放慢，所以推動這兩項技術的融合是當務之急。

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