美国VC大咖：AI+区块链是未来十年的趋势

不可否认，AI和区块链是促进创新节奏并且给每一个行业都引入了剧变的两大重要技术。

在一般人看来，这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI分别属于是技术谱系的两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能，另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。但是风险资本家马特·图尔克（Matt Turck）却在最近的演讲中表示，AI与区块链融合可能会对整个技术范式都产生革命性影响。

每一项技术都有其自身的技术复杂度以及商业影响，但如果这两个强强联合的话也许会从头开始对整个技术范式（以及人类）进行重新设计。

大咖介绍

△ Matt Turck

马特·图尔克（Matt Turck），美国知名早期投资机构FirstMark的董事总经理，此前以早期成功投资Pinterest、Shopify、Airbnb、Riot Games、InVision和Tapad等超级独角兽而著称。

马特还是纽约乃至美国知名的技术趋势“布道者”，他发起组织了2大新趋势分享社区，一个围绕大数据和人工智能，名为Data Driven NYC；另一个围绕前沿技术和新兴计算平台，叫Hardwired NYC。

在马特组织的分享社区上，大咖云集，包括AI三巨头之一的Yann LeCun，都曾应邀前来分享。

也是在汇集了众多大咖思考和一线分析研究后，马特决定分享自己关于AI+区块链的思考。

以下为分享实录（转载自量子位）：

01

新一代趋势

AI+区块链，这是一个激动人心又非常具有挑战性的话题。

之所以希望围绕这个话题进行分享，是希望提供一个广泛的介绍，最好还能形成一些共识，并介绍一些从VC角度看到的这些领域里的有趣公司。

关于这两个主题，嘲笑和反驳当然轻而易举。因为无论是AI（机器学习），还是区块链，都算不上十拿九稳，都带有非常明显的实验性、先锋性。AI在2016-2017年达到了热度高峰，然后区块链则占领了2017-2018。

谁也无法保证，这两大技术趋势最后都能“善始善终”，也无法保证，这两大技术交叉探索会产生了不起的商业可能。

但如果我们回顾一下计算机历史，每10年或15年，就会有新的技术趋势和大变革发生：硅芯片—PC—互联网—Web2.0等。

而我们当前可能处于这一波趋势的尾端。受到社交、移动和云计算的三方驱动。

并且这几年生长出的超级独角兽，都与这些背后驱动力息息相关，比如Airbnb，Uber等等。

然而如果从一开始就想看清这些趋势，其实并不容易。

比如，云计算在现在已经司空见惯，但如果回到2008年，当时还被认为是“营销万金油”，很难想象达到今天的规模化、工业化商用，差不多经历了10年左右的时间。

历史的进程也总是惊人相似：起初都是高度实验性和过度炒作，但随着时间向前，资本来了，人才也来了，然后开始成为新技术应用的典型范例。

阿马拉定律其实说得透彻：新技术的影响在短期内往往被高估，长期内被低估。

现在，我认为新技术范式出现的时机已然成熟。并且驱动力和源技术也显而易见。

我认为AI、区块链和物联网，正是新时代的“社交”、“移动”和“云”。

对于这些领域交叉、重叠，相互加持可以产生的可能，我无比期待，也认为未来已来。”

02

AI和区块链有什么交集？

△ 里德·霍夫曼(左)，LinkedIn联合创始人，“硅谷人脉王”

彼得·蒂尔(右)，“硅谷天使投资教父”，Facebook第一位外部投资人。

AI和区块链的关系，有一点非常有意思：它们在哲学上很多方面都是对立的。两名教父级的硅谷天使投资人，彼得·蒂尔（Peter Thiel）和里德·霍夫曼（Reid Hoffman）两位风投大咖在最近一次对话中，很好地总结了这个特性：

蒂尔把加密（区块链）比作自由主义者，把AI比作共产主义者；

霍夫曼把加密比作无政府，把AI比作法治。

比如说，AI是非常中心化的。它集中在少量公司手里，比如美国的谷歌、苹果、Facebook、亚马逊，中国的阿里、腾讯、百度。

尽管一些AI研究在学术界是开源的，但是只有这些大公司，才能吸引全球的AI人才。也只有它们，才能获取规模史无前例的数据，用来训练AI算法。

这些数据集，让它们形成了无与伦比的竞争优势。

另外，区块链也具备开放、透明、确定性的特征，而AI通常是封闭的、不透明的黑箱，具备概率性特征。

AI的中心化特性就带来了一个问题：滥用。

谷歌帮美国军方的无人机自动识别目标、微软帮移民局作恶、亚马逊为警方做人脸识别……这些科技巨头和政府机构的合作，都导致了美国人民的震惊和抗议。

除了这种政治问题之外，中心化平台还会与它们周围出现的新生态竞争。

安德森·霍洛维茨基金（A16Z）的管理合伙人克里斯·迪克森（Chris Dixon）曾经专门论述过去中心化的重要性。他说：对抗政府审查、发扬自由主义政治思想，都不是去中心化重要性的主要原因。

重点在于，中心化平台的生命周期是可预测的。它们一开始都会尽可能吸引用户和第三方协作者，让自己的服务更有价值。但平台和协作者的关系，会从合作走向竞争。

随着时间推移，最好的企业家、开发者和投资人，都会对于在中心化平台上构建服务保持警惕。几十年的经验证明这会以失望告终。另外，用户放弃了隐私、对自己数据的控制权，无力对抗安全漏洞。

中心化平台的这些问题未来会更加显著。

区块链的出现，不止是纯粹技术问题的解决方案，也是对政治和组织问题的有力回应。

而前面，我们也谈到AI有很多本质上属于政治和组织的问题。那么，可以用区块链来对抗AI的这些缺陷吗？

区块链能帮我们构建更好的AI吗？

这一领域的先驱一直在探索各种想法，比如说用去中心化方法来构建AI，或者给bots（或者说AI）建立一个网络，又或者让AI管理全自动的组织。

但值得注意的是，AI也能在很多方面帮助区块链，这是另一个很有意思的话题。

比如说，AI能优化能耗，提升挖矿效率；AI能通过数据分区来提高区块链的可扩展性；AI还能用来检测欺诈行为。

这些方面我们以后再做详细讨论，接下来，我们先来讲讲区块链能在哪些方面帮助AI。

去中心化的AI市场

第一个想法，是构建一个去中心化的市场，在它的帮助下构建更好的AI。

概括地说，这个想法是这样的：

用物质奖励，来刺激我们所有个人和机构提供私人和专业数据。

因为这些数据会通过去中心化的安全计算方式，安全、私密地存储起来，人们会更愿意分享花销、健康信息等隐私数据。

时间一长，这些市场就会积累大量高质量数据，比科技巨头手里的数据还要多。

基于这些数据，在以物质奖励来刺激机器学习专家开发模型来竞争，性能最好的模型会获得更高比例的收益。

要探索如何构建这样一个去中心化市场，我们看看怎样将AI的三大关键要素分别去中心化：

数据、模型、算力。

这是一个生机勃勃、进展迅速的领域。很多公司AI三大关键要素中，第一就是数据，而且是大数据。

如果想借助区块链存储大量数据，需要让区块链数据库比当前数据库更好。

AI的第二大要素模型。

要让去中心化的AI市场起作用，你需要保证个人和公司提供的任何数据都能以完全私密的方式来处理。

AI技术的第三大要素是计算力。在人工智能领域的许多进展得益于计算力的大幅提升，这既得益于我们更好地利用现有硬件，也得益于一些新型高性能硬件的问世（如谷歌TPU等）。三要素讲解到此，你的脑海中应该能够想象一个完全去中心化的人工智能市场，人们提供自己的数据，开发人员竞相提供最好的机器学习模型，整个系统就像一个自我强化网络，吸引越来越多的参与者创造更好的人工智能。

这里的秘密武器密码经济学，其实生活中很多时候已经用到，就是创造一个小型经济的能力，参与者通过代币积累和交换价值。因为这种鼓励人们尽快加入网络的机制，代币帮助解决了过去困扰许多网络建设工作的冷启动问题。

Atmatrix开发的 AI Market

由Atmatrix开发的 AI Market 是利用区块链为 AI 服务提供一个交易的协议和一套设施，让 AI 服务提供者和消费者接入这个市场，进行交易。通过Dapp提供了一个去中心化的、无需授权、人人皆可访问的AI经济网络，解决AI参与方之间合作问题，Atmatrix成为AI生态的一个支付网络和具备智能合约能力的经济基础设施。

Atmatrix首先在以太坊上开发一个DApp，这个DApp由一系列智能合约组成，包括主调用合约、代理合约、治理合约、Token合约、用户信息管理合约等。当智能合约可以使用AI服务后，AI将会给智能合约赋能，并帮助智能合约实现Dapp的人工智能治理。

具体的实现方式通过DBot（DBot是衔接以太坊智能合约和AI服务之间所有事物和通信的用户定义程序），Atmatrix将提供Dbot程序的开发规范，用户将可以依据这些规范开发DBot程序，并发布到DBot平台上面。DBot平台由一系列DBot服务器组成并共同运行，Relay服务器将由很多注册在Atmaxtrix DApp上的DBot账户来管理，这些账户会由治理合约通过合约定义的治理机制选择出来，只有经过这些账户的授权，DBot服务器可以和ATMatrix进行通信。

Atmatrix还将利用数字积分激励用户形成一个网络，参与数据制造。

目前，由Atmatrix开发的的 AI Market 的 Demo 已上线，并接入了 BAT、科大讯飞、谷歌、亚马逊、IBM以及微软等多个 AI 平台。

假设去中心化的市场让AI继续蓬勃发展、加速前进，我们就会创造出很多很多种AI，它们能够完成各种任务。

接下来，这些AI怎样运行呢？区块链就能提供一个组织模型，帮这些AI以一种透明的方式协作。

而Atmatrix打造的AI market无疑会助力这种全新的技术范式。