中國金融信息網訊 9月11日上午，上海證券交易所前總工程師白碩在由萬向區(qū)塊鏈實驗室主辦、上海市虹口區(qū)人民政府指導的2018上海區(qū)塊鏈國際周-第四屆區(qū)塊鏈全球峰會上介紹了人工智能和區(qū)塊鏈結合的新研究成果——“背靠背知識協(xié)同”，白碩認為，背靠背數(shù)據(jù)協(xié)同具有非常廣泛的應用場景，在技術上很有挑戰(zhàn)性，其在人工智能、神經網絡訓練領域可以起到很好的作用。
目前經常提到的“數(shù)據(jù)孤島”，即數(shù)據(jù)被掌握在不同的主權主體手中，難以流通。白碩認為，不能流通的原因主要是不愿分享，不敢分享和不能分享。不愿意分享的原因可能是分享出來得不到應有的收益和評價。不敢分享是說分享之后的數(shù)據(jù)權益會得到稀釋。不能分享是因為受到法律、規(guī)章制度的限制以及隱私保護方面的限制。
“數(shù)據(jù)孤島”給大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的高度融通提出了挑戰(zhàn)和障礙。如何使保護數(shù)據(jù)不離開原有邊界，又能在宏觀上引導數(shù)據(jù)流通，形成合成、協(xié)同的效果？如何做到不泄露參數(shù)，就能以這些參數(shù)來做輸入的計算？如何不碰對手方的內容，還能實現(xiàn)和對手方的互相聯(lián)通？這就離不開區(qū)塊鏈研究探索。目前的方式基本上是以區(qū)塊鏈為基礎，加上安全的多方計算。其目的就是在不泄露實體信息的情況下，去見證一個“關系”，這就是背靠背協(xié)同機制想要達到的目的。
白碩認為，如對賬交易、產品溯源、供應鏈等均可和區(qū)塊鏈結合，保護隱私的同時提升了工作效率。目前面臨的一個問題是，如何在保護各環(huán)節(jié)參與方隱私的同時，保證他們參與了流程。如，一個機構是廣告商，一個機構是手機商，廣告商希望跟手機商合作，手機商希望和廣告商合作，怎樣在各方不知道對方手機號碼全集的情況下把雙方共有客戶的手機號碼求出來？這就要用到背靠背協(xié)同機制。目前的方法是進行某種擾動或者加擾，之后由智能合約來求加擾之后的數(shù)據(jù)交集。用這種方法的時候，只要算子足夠安全、可靠，就可以利用它做背靠背求交集的工作。這種方法，可以支持一些不希望透露全集的雙邊和多邊合作，不同方只需要各自部署各自的智能合約節(jié)點、加擾軟件模塊就可以。
機器學習是人工智能領域里較核心的功能。白碩認為，這一波人工智能的復蘇興起和再輝煌的直接原因是深度學習技術的成熟和廣泛應用。學習過程的最后會得到模型，但如果各方不把數(shù)據(jù)拿出來，就沒有辦法做數(shù)據(jù)匯聚效果的模型訓練。因此，在人工智能方面，區(qū)塊鏈有很多用武之地，區(qū)塊鏈天生就適合協(xié)作，因此用來執(zhí)行此類任務再合適不過。
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