第一节 为何将区块链与人工智能结合

政府部门了解所服务的人群的状态，然而也存在不恰当地使用个人信息的风险。公共部门监督公民的行为，表面中立实际却有可能成为巩固不平等的工具。

与伦理相关的讨论，也值得我们关注。比如，人工智能是否具有法律人格（Legal Personhood）。2016年3月，名叫Sophia的人工智能成为沙特阿拉伯公民。当她被开玩笑地问道“你是否想毁灭人类”时，她回答：“好的，我会毁灭人类。”当然，这并不意味着她明白自己在说什么。法律并不将“人性”列为“人”的充分或是必要条件。Shulamit Almog认为，一个公司之所以被视为法人，原因在于这样做对人类的商业和利益有好处。未来，如果人工智能的行为足够接近人类，那人类可能就有必要把它们视作同类并重新思考人类的定义。

随着人工智能乃至数字社会的深度发展，需要解决的问题还有很多。衡量获得的人工智能训练数据是否真实有效是一项挑战。世界上许多公司拥有可观的数据，但是他们却没有最大化利用这些数据，并从中获得好处。多数的数据都被锁定在“数据孤岛”中。一般而言，只有客户数量庞大的公司才能接触到大数据库，但类似谷歌之类大型公司很少有动力去公开分享自动驾驶汽车的数据。目前世界上大约只有1%的数据被分析，这是发展人工智能的极大阻碍。数据孤岛之间很少与外界进行共享，造成数据的大量沉积和浪费。即使与第三方平台交易，同样存在交易实时性和成本之间难以平衡的问题。中心化平台收取费用，细颗粒的数据价格昂贵。复杂的手续也影响了交易数据的时效性。而到2025年，预计所有数据中约95%将由物联网设备实时生成，快速的数据交易是必然趋势。区块链可能会为人工智能的数据交互提供便利，去中心化平台鼓励数据共享而且带来新的数据集和模型。海洋协议（Ocean Protocol）计划创造一个私人而安全的网络。这个平台试图消除中心化交易的风险，保证所有参与者的控制、可审计性、透明度和合规性，让数据的提供方和分析方获得潜在的利益。

另外，人工智能对传统商业模式的破坏性影响，将迫使我们重新考虑知识产权（Intellectual Property，IP）框架。在研究知识产权问题时，我们需要明确所有权属于谁。人工智能软件的算法和代码本身需要进行版权保护。在开发中，提供不同初始代码参与方，会在谁将拥有最终的知识产权方面发生冲突。机器学习自动生成大量代码，训练结果和代码归属也颇具争议。从第三方收集的数据应该受到版权相关法规的保护，并不应该被免费应用在任何目的上。在判断计算机创作的成果时，法律也需要重新审视版权问题。在50年前，没有人会认为软件应该具有知识产权。现在，我们需要在法律上阐明界限。另外，无论是人类还是人工智能创作的数字化作品，如软件和媒体流等，都面临盗版泛滥的问题。基于区块链的人工智能，或许能够实现数据资产的顺利交互。比如，训练数据和模型以智能合约的形式，确定为知识产权资产并以去中心化的方式实现交换。