近日，區塊鏈這個概念再一次進入了公眾的視野。自2008年中本聰發表論文，首提關於區塊鏈概念的描述，一晃已經過去了十多年。雖然如今仍有不少人將區塊鏈將虛擬貨幣聯繫在一起，甚至劃上等號，但實際上經過較長時間的探索和孵化，區塊鏈技術早已在互聯網金融、醫療保險、國際貿易等各領域開花落地。
而人工智能（AI）作為另一大科技話題，也一直備受社會關注。尤其近年來我國大力支持科技產業，人工智能領域也湧現出了一大批優秀的初創產業，如曠視科技、極鏈科技等。因此，AI與區塊鏈之間的聯動自然也是社會關注的焦點。如何確定它們之間可能產生的影響並加以利用，可能會成為推動這兩個技術蓬勃發展的一股嶄新力量。
要知道，雖然區塊鏈非常強大，但它也同樣有其自身的侷限性。其中有些是因為技術本身，而另一些則來因為金融行業落後的管理思想，但所有這些侷限性都可能受到AI的影響：
能源消耗：採礦需要大量的能源和金錢。AI已經證明在優化能源消耗上的效率很高，所以很可能類似的技術也可以應用在區塊鏈上，這將減少採礦硬件的投資：
可擴展性：區塊鏈以每10分鐘1MB的速度穩步增長，目前已經增加了85GB。中本聰提出的“交易剪枝”（是一種空間回收技術，也就是，刪除不必要的完全化交易數據）是一種可行方案，但是AI可以引入新的分佈式學習系統，比如聯合學習，通過新的數據分離技術，提高系統效率；
安全性：即使區塊鏈幾乎不可能被黑，但其進一步的應用是不安全的。近兩年機器學習取得了巨大進步，使AI成為了區塊鏈技術安全上的有力保障，尤其是在系統的固定結構方面；
隱私性：個人數據的隱私問題已經得到了密切關注。同態加密技術（直接處理加密數據）、Enigma項目或Zerocash項目，是可能的解決方案，但這個問題和前兩點緊密相連；
功效：花費在區塊鏈上驗證和共享交易數據的總運行成本大約6億美元一年。智能系統能計算出特定節點優先執行任務的概率，從而能提醒礦工找尋其他路徑並降低總的運算成本。此外，儘管存在一些結構性限制，但更好的效率和更低的能量消耗也可以減少網絡延遲，加快處理速度；
硬件：礦工（可能是公司或者個人）把大量的錢投入到挖礦專用的硬件系統中。當系統變得更加高效，一些硬件可能被應用到神經網絡中使用；
數據門：在未來，我們所有的數據都將在區塊鏈上，公司能從我們這裡購買數據，我們需要權限訪問數據、跟蹤數據的使用，然後加快處理個人事務的速度。
而在AI對區塊鏈施以影響的同時，區塊鏈也可以從協助的角度去反作用於AI領域，從而推動其各方面的發展：
幫助AI解釋AI本身：AI的黑盒問題一直困擾著我們，一個清晰的數據檢索方案不僅可以提高數據和模型的可信度，還可以提供一條清晰的路徑來追溯機器決策過程；
提高AI的有效性：安全的數據共享意味著每個人都將擁有更多的數據，然後會獲得更好的模型，更好的方案，更好的結果和更好的新數據。
降低市場進入壁壘：一步一步的來談這個問題。區塊鏈技術可以保護您的數據，那你為什麼不私下把所有的數據都存儲起來，然後賣掉呢？嗯，你可能會。
首先，區塊鏈將幫助清洗個人數據，並提高數據的有效性。其次，將會出現新市場：從數據市場到模型市場，最後甚至是AI的市場。因此，便捷的數據共享和新市場的產生，和區塊鏈數據審查技術，會很好地結合成一個整體，進而降低小企業的參與壁壘，縮小科技巨頭的競爭優勢。在降低參與壁壘的過程中，實際上解決了兩個問題：提供更廣泛的數據訪問權限和更有效的數據貨幣化機制；
減少災難性風險：編碼在DAO（去中心化的自動化組織）中的人工智能系統的規則明確，操作範圍非常有限，只會高效準確地執行被要求的操作，不會有其他操作。
儘管AI和區塊鏈技術相結合能帶來如此多的好處，但仍有一個問題是我們不得不思考的：AI出生在一個開源環境中，數據是真正的護城河。在數據共享、軟件開源之後，我們如何才能確保人工智能將繁榮，並將繼續得到發展？新的護城河又會是什麼？
在區塊鏈和AI的技術譜線中，有兩個極端：一個是在封閉的數據平臺上建造集中式人工智能，另一個是在開放數據環境下建造分佈式人工智能。如果我們找到一種聰明的方法讓兩種技術結合，總收益就可以瞬間放大。
人工智能和區塊鏈是促進各行業創新和轉型的主要技術，對這一點各行業已達成共識。每種技術都有其自身的技術複雜性和商業價值，如果能將這兩種技術結合使用，可能是對整個技術（甚至人類）的重新定義。
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