「ブロックチェーン+人工知能」は医療金融やその他の応用シナリオに応用されています

最近、国家インターネット金融セキュリティ技術専門家委員会と上海振聯公司は共同で「ブロックチェーン+AI産業研究報告書」（以下、「報告書」という）を発表し、「ブロックチェーン+AI」は新技術のコラボレーションであり、双方の技術的優位性を組み合わせ、AIを通じてブロックチェーンをよりスマートにし、ブロックチェーンはAIをより「自律的」かつより信頼できるものにすると指摘した。これら 2 つを有機的に組み合わせることができれば、より大きな価値が生み出されます。

現在、AIとブロックチェーンの複合応用に関する多くの関連プロジェクトと理論革新が市場に登場しており、主に医療、データ市場、金融などの応用シナリオに分散しています。

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「ブロックチェーン＋AI」のメリットが強調される

ブロックチェーンと人工知能の本来の利点は、互いに補完し合っています。人工知能はブロックチェーンに強力な拡張シナリオとデータ分析機能を提供する一方で、ブロックチェーン技術は人工知能に信頼性の高い生データを提供して、継続的な「ディープラーニング」をサポートできます。

具体的には、ブロックチェーンと人工知能技術の組み合わせには、7つの側面で利点があります。報告書は、第一に、ブロックチェーンは人工知能のデータセキュリティを向上させることができる、第二に、ブロックチェーンはデータの蓄積を加速し、人工知能に強力なデータサポートを提供し、AIのデータ供給問題を解決することができる、第三に、ブロックチェーンはデータ収集中のデータプライバシーの問題を解決することができる、第四に、人工知能はブロックチェーンの電力消費を削減することができる、第五に、ブロックチェーンは人工知能の信頼性を高める、第六に、ブロックチェーンは人工知能のトレーニング時間を短縮するのに役立つ、第七に、ブロックチェーンはよりオープンで公平な人工知能市場の創出に役立つ、と指摘している。

ブロックチェーンと人工知能の組み合わせは、2つの方法で実現できます。一部のブロックチェーン研究者は、一方ではAIが大量のデータを必要とし、ブロックチェーンは権利の確認、保護、トークン報酬を通じてユーザーにより多くのデータのアップロードを奨励すると述べています。他方では、デジタル資産の著作権保護において、AIは著作権侵害を識別する機能を提供し、ブロックチェーンは権利保護の証拠として権利の確認と公開流通を提供します。

国家インターネット金融セキュリティ技術専門委員会は、AIとブロックチェーンの組み合わせた応用シナリオは、医療、データ市場、金融、クラウドコンピューティング、モノのインターネットなどの分野に集中していると考えています。

記者は、医療分野における「ブロックチェーン＋AI」の組み合わせには、医療データの暗号化や医療コンピューティング分析が含まれること、データ市場ではブロックチェーンの力を利用してグループを集めてデータ共有やAIモデルのトレーニングを行うこと、金融分野では市場感情分析、分散型ディーラーブローカー（IDB）、金融詐欺の検出が含まれること、クラウドコンピューティングではブロックチェーンと組み合わせることで、AIが直面するコンピューティングリソースの高コスト、トレーニング時間の長さ、トレーニングデータの量が多い、分散型アプリケーションの開発の難しさなどの問題を解決できること、モノのインターネット分野では、身元認識や認証の問題を解決できるだけでなく、モノのインターネットデバイスのデータ共有や設備のインテリジェントアップデートを促進することができることに気づいた。

4つの大きなリスクに直面

「ブロックチェーン + AI」は、互いに力を与える新興技術の優れた応用組み合わせである一方で、現在の「ブロックチェーン + AI」プロジェクトのほとんどはまだ概念実証段階または初期応用段階にあることにも留意する必要があります。まだ初期段階にある「ブロックチェーン＋AI」は、多くの課題に直面しています。

報告書によると、「ブロックチェーン＋AI」が直面する問題は主に2つの側面から成り、1つはAIとブロックチェーン自体の欠点であり、組み合わせた後でも効果的に解決できないこと、もう1つはAIとブロックチェーンを組み合わせる過程で元々の利点が破壊される可能性があることである。

具体的には、「ブロックチェーン+AI」は、政策リスク、技術統合の不確実性、大規模な社会応用が直面する課題、制御不能性など、4つの問題に直面しています。1つ目は政策リスクです。現在ブロックチェーンから派生したアプリケーションの中には、世界中で一定の政策リスクを抱えているものがあります。

• 例えば、ブロックチェーン技術に関連したトークンを将来的にAI開発やノード管理のインセンティブとして活用するかどうかなどですが、経済的にも政策的にもトークンをどのように定義するかについては依然として不確実な点が多くあります。
• 2つ目は、技術統合の不確実性です。ブロックチェーンの現在の技術指標から見ても、人工知能の実際の実装から見ても、両者が真に統合され実装されるまでには、まだ不確実性に直面しています。
• 第三に、大規模なソーシャル アプリケーションは課題に直面しています。データの集中化が弱まると、大企業が中小企業に対して持つ競争上の優位性が低下します。データ共有は大企業の利益を脅かします。大企業はデータの分散化に反対し、AI モデル開発における集中型データ セットの現状維持を働きかける可能性があります。
• 4つ目は、制御不能性です。「一度実行すると止められない」スマートコントラクトを使用する場合、契約コードに抜け穴があり、ハッカーに悪用された場合、ハッカーはスマートコントラクトの抜け穴から利益を得ます。ブロックチェーン上で実行される取引やトランザクションは不可逆であるため、企業や個人に回復不可能な損失をもたらす可能性があります。