区块链与人工智能结合：企业数据信任新解法

导读： 区块链跟人工智能的融合可不是单纯的技术叠加, 而是打造了一个相互增强的信任闭环。我长时间观察这两个领域的发展, 发现它们各自有显著瓶口啥: 人工智能依靠大量高质量数据...

区块链跟人工智能的融合可不是单纯的技术叠加, 而是打造了一个相互增强的信任闭环。我长时间观察这两个领域的发展, 发现它们各自有显著瓶口啥: 人工智能依靠大量高质量数据, 可数据来源的真实以及隐私保护没办法保证；区块链虽说能保证数据不可篡改, 然而自身处理能力有限, 很难应对复杂的计算场景。当二者结合时, 人工智能能给区块链提供智能化的数据分析能力, 而区块链则为人工智能的数据输入和决策过程提供可追溯的信任基础。

区块链与人工智能如何实现数据可信

实际落地进程里, 最先彰显区块链与人工智能结合之处是数据治理层面。企业开展模型训练工作时, 最担忧“垃圾进、垃圾出”情况, 一旦原始 data 遭篡改或被污染, 哪怕算法何等精良, 也无法得出可靠结果。借助区块链分布式账本技术, 每笔数据来源、流转具体路径以及处理时间戳都会被永久性记录下来, 就此形成一条不可逆转审计链条。以医疗领域来讲, 医院间共享病历数据用以作疾病预测模型时, 区块链可确保每条数据皆由真实患者产生, 且是经患者本人授权的。人工智能模型读取这些数据时, 能同步验证其在链上的凭证, 这样就能大幅降低数据造假带来的风险。

在数据治理的范畴当中, 区块链和人工智能二者的相结合, 还存有别的重要的体现之处。于金融这个行业里面, 当银行开展信贷风险评估模型训练之际, 面临起类似的数据质量方面的问题。借助区块链技术, 每一笔跟信贷相关的数据的详尽信息, 涵盖借款申请的时间、资金的流向、还款的记录等等, 都被精准地记录下来并且不可以被篡改。这样一来, 人工智能模型在剖析信贷数据时, 能够依据链上真实以及完整的数据去进行精确地评估, 极大地提升了风险评估的准确程度以及可靠程度。比如说, 在供应链金融的场景之下, 区块链使得货物交易的数据具备了真实性, 和可追溯的特性, 人工智能凭借对这些链上数据展开分析, 能够更为优良地为企业供给融资决策的支持, 进而降低金融风险。

区块链与人工智能结合对隐私保护的价值

另一个核心场景是隐私计算, 不少企业期望靠着人工智能去剖析客户行为, 然而径直动用原始数据的话就会触及隐私红线, 区块链联合同态加密或者联邦学习技术, 能够使数据在不出本地的状况下就达成模型训练。详细来讲, 区块链承担着记录各方参与者的贡献度以及奖惩规则的职责, 人工智能则于加密状态里进行运算并且输出结果。在这种模式之下, 银行跟电商平台能够联合训练反欺诈模型, 各自的数据本体一直留存于自身服务器里面, 唯有加密之后的参数在链上开展交换。既保留了模型效果，又规避了数据泄露的法律风险。

企业于实际部署期间, 要明晰自身存在的痛点, 要是核心问题是数据真实性欠缺不足, 那就优先构建搭建区块链数据存证体系；要是痛点在于隐私合规这一块儿, 那就应当着重侧重密码学与分布式计算的组合方案。这两个技术的结合并非是能解决所有问题的万能药, 不过却为数字时代的数据协作提供了更为坚实扎实的信任地基。