「兩招名稱相同，招式卻是大異，一招是全真劍法的厲害劍招，一著是玉女劍法的險惡家數，雙劍合璧，威力立時大得驚人。」這段描述出自《神鵰俠侶》，說的是楊過與小龍女共同對戰金輪法王的橋段，兩人同使「玉女劍法」，仍難敵對手。楊過無意中使出「全真劍法」，雙劍合璧之下，威力大增，殺招頻出，竟勝了金輪法王。
一雌一雄，一陰一陽，陰陽協調，威力無窮，這就是所謂的「雙劍合璧」。不過要達到這個境界，也有頗高的要求：「使這劍法的男女二人倘若不是情侶，則許多精妙之處實在難以聽會；相互間心靈不能溝通，則聯劍之際是朋友則太過客氣，是尊長小輩則不免照拂仰賴；如屬夫妻同使，妙則妙矣，可是其中脈脈含情、盈盈嬌羞、若即若離、患得患失諸般心情卻又差了一層。」，可見合技之難。
今天把科技比作劍法可謂恰如其分，技術也有強弱之分，不同技術也各有破綻。把不同技術結合在一起，若能化去彼此的破綻，定然也能效果倍增。「網際網路+」的諸多例子已經充分證明了這個觀點，而當下最熱門的技術，「ai」和「區塊鏈」也在遇到瓶頸後開始走向合作，兩者是否也能互補、協調，進而實現公升級？
結合國家網際網路金融安全技術專家委員會發布的《「區塊鏈+ai」行業研究報告》，我們來**一下ai與區塊鏈能碰撞出怎樣的火花。
「ai」和「區塊鏈」各自的破綻
雖然這兩門技術都已經發展有些年月了，但是要說已經達到爐火純青的地步還為時過早，尤其是「區塊鏈」，甚至可以說是還在起步階段。
「ai」
ai是artificial intelligence的簡寫，即人工智慧。是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的一門技術。自誕生至今已有六十多年的歷史，近些年進入快速發展階段，已能運用於各個領域，但行業仍存在不少痛點。
另外，現在的人工智慧多為有監督學習，需要對資料進行充分標註，但是目前業界的標註多採用外包，缺乏專業性，質量不佳資料的安全性和可信任程度都存在不足，而不良的資料可能給人工智慧帶來了安全隱患；人工智慧的大量資料中必然涉及個人隱私的資訊，這對隱私保護提出了很大的挑戰；由於人工智慧需要進行大量訓練，再加上資訊真實性需要確認的情況下，其訓練時間也被拉得很長等等。諸如此類問題，都嚴重拖了人工智慧的後腿。
然而，除了資料的問題，算力、演算法等層面也在限制人工智慧的發展。一方面，硬體成本高。人工智慧在各領域的訓練都需要極大的運算量，在購置gpu、fpga等硬體資源上，資金就需以百萬記，這對多數普通企業來說，都難以承受；另一方面，由於該領域缺乏精英人才，演算法更新維護艱難。
「區塊鏈」
區塊鏈是分布式資料儲存、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。其通過去中心化的、共享和加密等技術進行分布式記賬。有著去中介化、開放性、自治性、資訊不可篡改、匿名性等顯著特點。
然而為了支撐這些技術的實現，需要付出電力消耗大、算力過剩、效率低等代價。
採用pow共識機制的區塊鏈專案需要消耗大量的電力資源，區塊鏈要實現分布式資料儲存的功能，需要大量節點長期執行，規模越大，所耗費的電力也會同比例增長。若真想讓區塊鏈應用於更多領域，這樣的消耗顯然是不切實際的。
如此大的消耗背後，是算力資源利用率低的難點。區塊鏈的算力並沒有得到合理地利用，普遍存在過剩或閒置狀態，造成了極大的浪費，這與人工智慧算力不足恰恰相反。
區塊鏈各節點重複工作過多，導致效率緩慢，也浪費了很多成本。據德勤在2023年估算區塊鏈驗證和共享交易的總執行成本大概是每年6億美元左右。
存在各自痛點的兩門技術如今正要聯手，究竟會互相融合、和諧共處，還是會互相排斥？
理論上的互補
雖然ai和區塊鏈都存在各自的痛點，但是優點也不少，而且理論上講，各自的優點恰好能夠彌補彼此的不足。
對於人工智慧匱乏的資料，區塊鏈海量的資料恰好能為其所用。由於區塊鏈全球資料可共享、可溯源，在如此巨大的審計工作之下，資料標註質量更好。又因為區塊鏈分布式儲存，每個節點都儲存有完整的資料資訊，也保證了資料的安全，提公升了資訊的可信任程度。除非所有節點都被篡改，否則難以對其安全性構成威脅。
對於人工智慧可能導致個人隱私洩露的問題，區塊鏈的匿名性也能很好解決。由於區塊鏈採用非對稱加密和授權技術，雖然交易資訊公開透明，但賬戶身份資訊卻是高度加密的。所以就避免了個人隱私被窺探或被別有用心之人竊取。
資料的安全性和和可信任程度得到了保證，人工智慧訓練自然也可以剩下不少心思。此時，利用區塊鏈分布式資料儲存的方式，將單個的模型或者資料分布在不同的機器之上，採用模型並行或者資料並行的方式進行訓練，定然可以大大縮短訓練的時間。
如此看來，區塊鏈可算是給ai送了乙份大禮。禮尚往來，ai似乎也可以為區塊鏈解憂。
挖礦是個繁複的工作，通過人工智慧，或許可以推算出第乙個執行任務的節點，由此或許可以減少其他曠工不必要的探索，省去更多無用功，也提高了效率。
至於區塊鏈過剩的算力的問題，附能於人工智慧後，自然也就迎刃而解。
綜上所述，區塊鏈解決了人工智慧資料匱乏、資料安全、可信任程度、個人隱私算力不足等問題；而人工智慧也可以彌補區塊鏈能源損耗、效率低等不足之處。
兩者結合，豈不是如同雙劍合璧，所向披靡了？話雖如此，這些互補也還多處在理論階段。對於這兩門技術的融合才剛剛開始。
實際上還需磨合
探索兩門技術的融合也是最近才開始的，如谷歌旗下deepmind health正在開發區塊鏈醫療資料審計系統，利用「區塊鏈+ai」技術讓醫院、nhs、病人自身都能實時跟蹤其個人健康資料，又可以保護病人的個人隱私。
innoplexus等ai公司推出了區塊鏈平台，而位元大陸和嘉楠耘智也各自研發著ai晶元。
通過區塊鏈確權，由ai識別版權，共同維護版權，也是「區塊鏈+ai」的應用。還有資料市場、金融領域、雲計算、物聯網等等，每個領域都有人在嘗試。不過到目前為止，尚未出現完美的組合。
究其原因，或許某些玩家只是蹭蹭熱度而已。最主要的原因在於行業對區塊鏈和ai融合的構想還不夠完善。
首當其衝的是資料的共享。維持當前的狀態，可以讓這兩個行業的巨頭保持絕對的優勢。尤其是人工智慧企業，在資料方面一直領先於同行，可一旦實現了ai和區塊鏈的融合，資料被共享，這種優勢將不復存在。這一矛盾存在，會讓兩者的結合沒那麼順利。
而兩門技術的融合也存在風險。這不是把兩台機器放在一起的簡單操作，而是在技術層面的融合，結果是更好，也可能更差。
正如雙劍合璧，即使劍法可以相融，若不能心意相通也難以達到真正的合二為一。
「區塊鏈+ai」能否實現雙劍合璧，相互賦能互補、共同公升級，還有待探索和研究。
宜信 供應鏈金融 區塊鏈雙鏈合璧
區塊鏈是一種按照時間順序將資料塊以特定的順序相連的方式組合成的鏈式資料結構，其上儲存了系統誕生以來所有交易的記錄。區塊鏈上的資料由全網節點共同維護並共同儲存，同時以密碼學方式保證區塊資料不可篡改和不可偽造。所以區塊鏈本質是乙個分布式共享資料庫。區塊鏈讓參與系統中的任意多個節點，通過密碼學方法產生相關...
宜信 供應鏈金融 區塊鏈雙鏈合璧
區塊鏈是一種按照時間順序將資料塊以特定的順序相連的方式組合成的鏈式資料結構，其上儲存了系統誕生以來所有交易的記錄。區塊鏈上的資料由全網節點共同維護並共同儲存，同時以密碼學方式保證區塊資料不可篡改和不可偽造。所以區塊鏈本質是乙個分布式共享資料庫。區塊鏈讓參與系統中的任意多個節點，通過密碼學方法產生相關...
宜信 供應鏈金融 區塊鏈雙鏈合璧
區塊鏈是一種按照時間順序將資料塊以特定的順序相連的方式組合成的鏈式資料結構，其上儲存了系統誕生以來所有交易的記錄。區塊鏈上的資料由全網節點共同維護並共同儲存，同時以密碼學方式保證區塊資料不可篡改和不可偽造。所以區塊鏈本質是乙個分布式共享資料庫。區塊鏈讓參與系統中的任意多個節點，通過密碼學方法產生相關...