区块链降低人工智能风险

当区块链成为新兴技术的时候，人工智能技术已经出现了数十年。

多年的发展，让人工智能可以模仿人类思维，迅速有效进行决策，在制造业与服务解决方案中实现自动化。另外，过去的十余年中，从专家到社会，也提出了人工智能所可能产生的风险。

例如，人工智能与机器学习，可能会导致人类既有的技术专业能力被机器迅速复制，造成资源分配的不均；人工智能有可能引起对关键数据的垄断，让一般用户取得数据的成本越来越高；人工智能与物联网的结合，可能导致每个人无时无刻不暴露在网络监控下，个人隐私空间大为缩小……

实际上，人工智能所有风险的来源，归根结底在于谁来控制。如果应用环境与数据脱离了原本能够控制的范围，就会带来失控性风险。

利用区块链技术，能够在一定程度上，避免人工智能所产生的风险。

1.加密算法设置屏障

区块链技术通过加密算法，在人工智能项目上建立强有力的安全防御支持。加密算法技术的不可逆性，可以确保机密数据的安全。而节点控制的分布式账本，又能够统一用户身份管理、授权管理、访问管理，增强人工智能信息的安全性。

2.共识模型分担风险

未来的社会在人工智能影响下，可能会发生翻天覆地的变化。不同形式的人工智能以及先进的机器学习算法，不再被孤立操作，而是连接到一个能够互相通讯的网络上，众多风险都会被这样的结构所化解。(www.xing528.com)

毋庸置疑，区块链网络具备了这一能力。

在去中心化的信任网络中，节点的名誉能够成为其交易是否成功的重要因素。例如，被分布式账本认定为恶意消费者后，交易请求就无法获得批准执行或在网络上被认可。

又如，任何人工智能都可能需要执行关键的网络操作和任务，包括安全访问、认证和验证、经济性层面的交换。为此，区块链网络能够提供签名技术，这一技术类似于私钥与通证机制，可以创建出用于人工智能项目的签名，利用签名来实现安全授权。

3.强化监管体制

为了弱化人工智能可能出现的风险因素，从政府到企业自身，在监管层面上都需要出台必要的验证和升级措施。其中，包括对人工智能软硬件环境进行严格记录，对服务器、客户端、软件配置、负荷管理进行实时监控、记录、测试和上传。

为了确保监管体制能够做到真实无误，应该采用区块链技术搭建管理平台。

在这样的平台上，区块链通过节点数据的采纳和分析，能够及时发现人工智能系统故障或被恶意控制的情况，一旦出现问题就会进行记录并推送警告信息。

总之，区块链技术应用的发展，丰富了人工智能的风险控制手段，降低了风险控制成本。人工智能时代的创新者，必须突破传统风控的思维，通过区块链引导的技术与管理创新，迅速提升管理水平，更有效地降低人工智能风险。