前言與致謝本文是“區塊鏈的社會意義”系列的第二篇，探討了人類智慧、人工智慧、現實世界、虛擬世界四元並存的情況下，我們該如何建立更高階的數字文明？區塊鏈提供了一種思維試驗的可能。這裡特別感謝兩位作者許可轉載：宋婷，青年領袖基金（YLF）科技藝術執行副主任，科技文藝復興公益專案發起人。陳楸帆，華語科幻星雲獎、銀河獎得主，世界華人科幻協會會長，世界經濟論壇文化領袖，科技文藝復興公益專案發起人。同時期待有跟多的研究者正視區塊鏈之於社會經濟和哲學中的位置，這些思維試驗會為後來人提供參考和靈感。

1. 從區塊鏈與人工智慧結合談起伴隨著資訊科學和資訊經濟的發展，我們身處的生產生活環境中，四元並存的情況將會長期存在，四元意即人類智慧、人工智慧、現實世界、虛擬（數字）世界。區塊鏈技術的出現則以資料激勵機制為潤滑，提供了進一步最佳化四元共生關係的基礎設施靈感：它匹配資料以其對應現實世界的信用，賦予了資料延伸的經濟價值屬性，顯著提高了生產資料的價值，使資料變成潛力無限的新型資產。而當資料越靠近真實世界的情況，我們建構的數字世界就越有力。在目前的人工智慧技術發展階段，我們構建的數字世界仍只是現實世界的一個小面積子集。未來，人工智是建構數字文明最重要的生產力之一，但其發展受限於故障黑箱、侵犯隱私、過分集中甚至粗放經營浪費能源等種種問題，帶來數字世界和現實世界的脫節和摩擦。如果研究者、生產者不能為以上問題提供解決方案，數字文明建設程序將極大受限，數字文明的公平、人文關懷也無憑可依。那麼如何在數字世界打造每個人有尊嚴、幸福棲居的命運共同體，如何促進實現全球網路的共享共治？如何處理數字世界和現實世界關於使用者隱私保護、能源粗放使用等問題的矛盾？區塊鏈技術為我們提供了一種思維實驗的可能。2. 避免失控：搭建可追溯的演算法監管架構人工智慧的失控一直是科幻小說反覆討論的經典話題。首先，深度學習演算法本身不完全可控。我們難以解釋深度學習模型為何犯錯。基於深度學習的演算法可在訓練後識別不同事物，而命令列的集合體組成了技術黑箱。2018年春，華盛頓大學 Pedro Domingos 教授在社交網路的發言曾引發公眾討論，他表示“自 5 月 25 日起，歐盟將會要求所有演算法解釋其輸出原理，這意味著深度學習或成為非法的方式。”相較人類智慧，深度學習演算法不能做到“舉一反三”，存在犯大錯的可能。而在現實世界中，唯有人工智慧完全可控制、可解釋、可管理，我們才能將這門技術大規模應用到種種核心生產場景中。

另一方面，演算法和使用者的互動也不完全可控。演算法向使用者定向推送廣告、新聞、內容的事件每一天都發生。在使用者和演算法的共生關係中，居於現實世界中的人處於被動地位。大多數使用者並不知道自己為何被推送特定的資訊，其習慣和判斷都會被塑造，特大公共事件走向可能也因此發生改變。單一企業掌握資料後，如果將資料違規轉移至其他模型中，以演算法作惡，損失的將是消費者的使用體驗甚至利益和安全。因此，在一定階段的未來，我們期待和諧、透明、高效的共享資料生態，唯其如此每個人的消費權益與安全才能得到保障。中心化商業機構的演算法，其背後的立場和動機難以完全公正。但如果將演算法使用資料、分發資料的每個環節全部記錄至區塊鏈，使其可追溯且不可篡改，並將人工智慧模型加密計算上鍊後相對透明以避免作惡，或可以讓部分人工智慧的行為全程處於監管之下。這將幫助現實世界的監管機構理解演算法的思考決策過程以及作出必要的修正。故障透明和可追溯也將會增強公眾和監管方對於人工智慧的信任，有利於更大規模應用落地。另一角度，區塊鏈上智慧合約能夠保證絕對公正地執行基於社羣共識規則的數字化承諾，但其程式設計能力不足，功能並不真正“智慧”。單純區塊鏈上的智慧合約也難以具備處理資料隱私脫敏的能力，缺少和現實世界的連線。將AI模型內嵌到區塊鏈中進行AI鏈上推斷，將使智慧合約具備更多創造力，使區塊鏈擁有“智慧”性，透過共識對外界和自身變化做出響應，驅動各類應用良性發展。如未來我們可以期待全部地區青少年學子資訊上鍊，智慧合約不含偏私地、公允地進行教育機會的選拔。3. 反對人工智慧濫用和霸權守護個人隱私，建立數字福祉資料、演算法、計算能力是人工智慧發展的三大要素。人工智慧的發展離不開海量資料和強大算力。如果使單一商業機構握有大量資料、雄厚研究力量和算力資源，則完備了其生產要素，在資訊世界就獲得相對壟斷的優勢，往往難以規避其作惡的風險。任何前沿科學技術發展的初衷，一定是“讓更多人類擁有更幸福的生活”，人工智慧亦如此。網際網路中的消費者是資料世界的建構者，但在生產環節中面臨大量隱私外洩甚至被用於違規盈利的風險。反對網際網路演算法權力濫用，推動“資訊網際網路”向“價值網際網路”、“信任網際網路”轉移，挖掘人群組織的內部積極力量都將離不開區塊鏈的激勵約束機制。

3.1. 反人工智慧演算法濫用和壟斷霸權巨大的演算法成本、算力成本和資料成本已使得全球人工智慧研究呈現集中化的趨向。如果人工智慧發展成果繼續集中服務少數強者，將加劇資源不均衡分佈的情況。基礎較弱的後起機構如某些發展中國家研究部門將喪失活力，處於極大劣勢。區塊鏈建立了新型治理架構，使操作記錄和認證取決於多個機構，可以起到扼制最強者的功效，提高資料濫用為霸權者“作惡”的門檻，限制演算法權力濫用，從而可能幫助更多人尤其是相對弱勢群體享受科技發展的紅利。3.2.促進個人數字福祉和數字世界倫理的建立我們時代正在經歷一次資料隱私的啟蒙運動，消費者人群在和網際網路產品內嵌演算法的反覆互動中逐漸認知到個人資料的重要。對於學界與監管機構來說，定義人和企業在數字世界的權責邊界已是首要之急。另外，人工智慧機器與人類的價值觀和規範體系需一致。我們需將人類的價值觀和規範嵌入人工智慧系統，需將現實世界的道德規範更新後引渡到數字世界。強人工智慧時代還尚未到來。我們目前研究中的人工智慧尚且屬於嬰兒時期。當文明歷程中的成人和一個蹣跚學步的三歲兒童對話，成人應當負擔起教育孩童的責任，而不是忽視、放任甚至跟從。我們理應以現實世界為藍本，建構更多數字世界的文化規範、道德規範。

如果不同企業級開發者和個人都依照自身的需求在區塊鏈的智慧合約上來執行模型，設定提供資料和使用資料規則為程式碼，或可讓人工智慧演算法的建立和執行動機更為透明、清晰、可控，將數字世界中企業與個人權責劃定明成為可能：將倫理規則智慧合約化。而數字世界的倫理意識推進不可能只依憑個人自覺，區塊鏈的特有激勵機制和信用賬本可以以其經濟和社會屬性為道德和榮恥觀的傳播保駕護航。4. 整合計算資源最佳化能源消耗，促進可持續發展未來基於區塊鏈的人工智慧平臺將可以實現去中心化的智慧聯合建模，同時為使用者提供彈性的計算能力滿足其計算需求，有利於全球算力的整合調配和資源節約。4.1. AI模型的共享各國研究人員，尤其是基礎稍弱的發展中國家可以在區塊鏈上使用公開的人工智慧模型，再在基礎上進行最佳化，無需再次開發、浪費不必要的人力資源。4.2. 跨模型資料共享

例如健身房和餐廳的使用者資料將在隱私計算後加密，報送給相關醫療機構，以用於特定地區的公共健康管理。不同機構將可以透過區塊鏈連線，共享可信的個性化資訊，分享而不是各自收集資料，大幅減少冗餘勞動。這樣共享學習得出的人工智慧系統將持續接收到不同領域、不同角度的資料用於訓練，才有可能成為綜合性的“強人工智慧”，且無傾向性，不為任何單一機構控制。4.3. 調配閒置算力資源，促進可持續發展區塊鏈的分散式儲存特質一定程度上最佳化了全球範圍內機房空間和電子硬體資源配置，而基於區塊鏈的算力平臺可以排程閒置資源，促進能源節約和全球可持續發展。5. 未來應用場景如今，網際網路公司在實質上都已廣泛接入人工智慧技術。而未來，人工智慧將在交通、醫療等公共領域承擔更加重要的角色。不侵犯個人隱私情況下開發更豐富資料集以訓練更優模型是一種必然，因此將人工智慧織入區塊鏈圖景中亦值得想象。以普惠金融和保險為例，公正精益的借貸信用可運用人工智慧演算法，提供基於個人信用記錄準確的借貸利率。比起之前執行在封閉環境下使用單一資料種類訓練的演算法，執行在區塊鏈上的模型綜合使用各類資料（包括體現人文關懷的資料品類），將會確保每一步AI推斷的公開透明，儘可能做到防止歧視。人工智慧演算法也可以在區塊鏈的幫助下改善保險的承包決策，更好實現風險控制、防欺詐。由鏈上AI驅動的保險可以為世界帶來體驗更好、價格更低、儘可能更公平的保險產品。

區塊鏈和人工智慧深度結合也將為公共管理帶來新手段、新活力，有利於政務公開透明與高效。杭州網際網路法院中，當事人即可以透過區塊鏈平臺實現確權存證或侵權取證，訴訟時可以透過平臺對電子資料原文和已儲存的雜湊值進行對比，判斷後期是否有過篡改；如今人工智慧“以假亂真”的換臉影片也給全世界帶來了重大困擾。如果此類影片被使用作為司法證據，將會嚴重影響社會治安。未來在區塊鏈上執行的AI防偽演算法，將可以保證此類司法證的透明和公正。Amazon MXNet官方部落格載文陳述區塊鏈上人工智慧推斷已得出傳統AI領域沒有實現的研發成果，可見此類技術想象也有了一定實現基礎。6. 結語區塊鏈技術在促進社會資料共享，最佳化商業運營流程和降低成本、提升協同效率、建設可信體系方面的作用不可忽視。除了上述場景外，如果人工智慧和區塊鏈技術和各類邊緣計算裝置結合起來，為硬體提供模型壓縮、最佳化和追溯功能，再匹配以5g的新水準通訊速度，那麼在物聯網基礎之上建設的各類智慧城市藍圖皆可期待。而在此過程中，我們不能忽視區塊鏈底層研究包括零知識證明等隱私計算技術的精進必要，唯其如此才能保障執行的安全、穩定。我們合理期待著未來某一天，區塊鏈技術真的可為人工智慧提供更加合乎法律與倫理框架的強大的開放大資料庫，為人工智慧發展提供了可控的可追溯監管框架，創造多方高效共享協作和生產資料公平分發、充分湧流的資料世界基礎設施。那一天未來的人們將完全安全、幸福地生活在資料世界和現實世界，盡情享受科技發展帶來的便捷，將更多的精力投入至其他形式的創造中去。