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基于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)市場(chǎng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型有可能創(chuàng)造出世界上最強(qiáng)大的人工智能。

它們結(jié)合了兩個(gè)強(qiáng)有力的元素：一是隱私的機(jī)器學(xué)習(xí)。它允許在不泄露敏感隱私數(shù)據(jù)的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練。二是基于區(qū)塊鏈的激勵(lì)。區(qū)塊鏈系統(tǒng)將吸引最好的數(shù)據(jù)和模型，來(lái)使其更加智能。結(jié)果是在公開(kāi)市場(chǎng)上，任何人都能夠售賣(mài)他們的數(shù)據(jù)，同時(shí)保護(hù)他們的隱私。開(kāi)發(fā)者則通過(guò)提供激勵(lì)獲得算法所需的最佳數(shù)據(jù)。

構(gòu)建這樣的系統(tǒng)極具挑戰(zhàn)性，但簡(jiǎn)單的初始版本看起來(lái)是有可能的。我相信這樣的市場(chǎng)將把我們從當(dāng)前的Web 2.0大公司數(shù)據(jù)壟斷時(shí)代進(jìn)化到數(shù)據(jù)和算法公開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)的Web 3.0時(shí)代。兩者都直接商業(yè)化。

由來(lái)

這個(gè)想法源自于2015年與Numerai的Richard交談。 Numerai是一家對(duì)沖基金，它會(huì)向數(shù)據(jù)科學(xué)家發(fā)送加密的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)用于構(gòu)建各自的股票市場(chǎng)模型。Numerai結(jié)合最佳模型，并提交到“元模型”中，并通過(guò)“元模型”在市場(chǎng)中進(jìn)行交易。如果模型表現(xiàn)良好，數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)獲得收益。

讓數(shù)據(jù)科學(xué)家們進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)似乎是一個(gè)很贊的想法。它讓我想到：是否能夠創(chuàng)建一個(gè)完全去中心化的系統(tǒng)，可以應(yīng)用到更通用的場(chǎng)景？我的答案是肯定的。

實(shí)施

舉個(gè)例子，讓我們先嘗試創(chuàng)建一個(gè)完全分布式的系統(tǒng)，用來(lái)進(jìn)行加密貨幣的交易。以下這些是架構(gòu)類(lèi)似系統(tǒng)的元素：

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)提供者對(duì)數(shù)據(jù)擁有權(quán)益，并使其可供建模者使用。

構(gòu)建模型

建模者創(chuàng)建模型并選擇用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。在不泄露基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的安全情況下，進(jìn)行模型訓(xùn)練。模型也會(huì)有權(quán)益。

元模型的構(gòu)建

基于算法創(chuàng)建元模型，該算法考慮每個(gè)模型權(quán)益。

創(chuàng)建元模型是可選的——你可以想象使用的模型是那種還沒(méi)被整合進(jìn)元模型中的。

使用元模型

智能合約采用元模型，并通過(guò)去中心化交易所在鏈上進(jìn)行交易。

分配收益或損失

經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，交易產(chǎn)生盈利或虧損。這種利潤(rùn)或損失在元模型的貢獻(xiàn)者之間進(jìn)行分配，這取決于模型有多智能。如果模型造成損失，該模型的部分或全部權(quán)益會(huì)被沒(méi)收。同時(shí)，對(duì)于模型的數(shù)據(jù)提供者，也會(huì)執(zhí)行類(lèi)似的利益分配或權(quán)益消減機(jī)制。

可驗(yàn)證的計(jì)算

每個(gè)步驟的計(jì)算要么執(zhí)行中心化，中心化則可驗(yàn)證且具有挑戰(zhàn)性（使用類(lèi)似于Truebit的可驗(yàn)證游戲），要么實(shí)施去中心化，使用安全多方計(jì)算。

托管

數(shù)據(jù)和模型要么托管在IPFS上，要么托管在安全的多方計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中，因?yàn)殒溕洗鎯?chǔ)太昂貴了。

是什么讓這個(gè)系統(tǒng)強(qiáng)大？

激勵(lì)措施吸引全球最好的數(shù)據(jù)

吸引數(shù)據(jù)的激勵(lì)措施是系統(tǒng)中最有效的部分，因?yàn)閿?shù)據(jù)往往是大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)的最主要限制因素。通過(guò)開(kāi)放式激勵(lì)，比特幣創(chuàng)建了世界上算力最強(qiáng)的新興系統(tǒng)。同樣，設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)激勵(lì)結(jié)構(gòu)將為應(yīng)用程序帶來(lái)世界上最好的數(shù)據(jù)。并且?guī)缀醪豢赡荜P(guān)閉這個(gè)有數(shù)千或數(shù)百萬(wàn)數(shù)據(jù)來(lái)源的系統(tǒng)。

算法之間的競(jìng)爭(zhēng)

算法或模型之間的公開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，這在之前是沒(méi)有過(guò)的。可以想象一下，一個(gè)分布式的Facebook，有著數(shù)千種競(jìng)爭(zhēng)的“信息流”算法。

透明的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制

數(shù)據(jù)和模型提供者可以看到他們獲得公平的價(jià)值收益，因?yàn)樗杏?jì)算都是可驗(yàn)證的，這讓他們更有動(dòng)力參與其中。

自動(dòng)化鏈上執(zhí)行

所有執(zhí)行通過(guò)鏈上自動(dòng)完成，并且價(jià)值直接轉(zhuǎn)換為代幣，這就創(chuàng)建了一個(gè)自動(dòng)化且可信任的閉環(huán)。

網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)

來(lái)自用戶、數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)科學(xué)家的多邊網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)使系統(tǒng)迅速自我增強(qiáng)。它表現(xiàn)得越好，吸引的資金越多，這意味著更多的潛在價(jià)值輸出，這會(huì)吸引更多的數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們使系統(tǒng)變得更加智能，從而吸引更多資金，實(shí)現(xiàn)自循環(huán)。

隱私保護(hù)

除了以上幾點(diǎn)之外，一個(gè)更重要的是隱私保護(hù)。它允許：

1）人們提交私密的數(shù)據(jù)；

2）防止數(shù)據(jù)和模型的經(jīng)濟(jì)價(jià)值泄漏。如果在公開(kāi)情況下不加密，數(shù)據(jù)和模型會(huì)被免費(fèi)拷貝及被人使用，而這些人可能并沒(méi)有貢獻(xiàn)任何工作。也就是存在搭便車(chē)的問(wèn)題。

對(duì)搭便車(chē)問(wèn)題的部分解決方案是私下交易數(shù)據(jù)，即使買(mǎi)家選擇再次出售或發(fā)布數(shù)據(jù)，其價(jià)值也會(huì)隨著時(shí)間而衰減。但是，這種方法將我們限制在短期內(nèi)使用的場(chǎng)景，仍然會(huì)產(chǎn)生典型的隱私問(wèn)題。因此，更復(fù)雜更強(qiáng)大的方法是使用一種安全計(jì)算方式。

安全計(jì)算

安全計(jì)算方法允許模型在不泄漏數(shù)據(jù)本身的情況下訓(xùn)練數(shù)據(jù)。現(xiàn)今使用和研究的3種主要安全計(jì)算的形式：同態(tài)加密（HE），安全多方計(jì)算（MPC）和零知識(shí)證明（ZKP）。目前用于機(jī)器學(xué)習(xí)最多是多方計(jì)算，因?yàn)橥瑧B(tài)加密往往太慢，而零知識(shí)證明應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)效果還不明顯。安全計(jì)算方法正處于計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的前沿。雖然它們比常規(guī)計(jì)算慢幾個(gè)數(shù)量級(jí)，也代表了系統(tǒng)的主要瓶頸，但近年來(lái)一直在改進(jìn)。

終極推薦系統(tǒng)

為了說(shuō)明私有機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力，想象一下，一個(gè)名為“終極推薦系統(tǒng)”的應(yīng)用程序。它會(huì)監(jiān)視你在設(shè)備上執(zhí)行的所有操作：瀏覽歷史記錄，應(yīng)用程序中的所有操作，手機(jī)上的圖片，位置數(shù)據(jù)，消費(fèi)歷史記錄，可穿戴傳感設(shè)備，短信，家中的攝像頭，未來(lái)AR眼鏡的攝像頭。然后它會(huì)為你提供建議：你應(yīng)該訪問(wèn)的下一個(gè)網(wǎng)站，要閱讀的文章，要收聽(tīng)的歌曲或要購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品。

這個(gè)推薦系統(tǒng)非常有效。它比Google，F(xiàn)acebook或其他任何現(xiàn)有的數(shù)據(jù)孤島都要強(qiáng)大。因?yàn)樗鼡碛凶钔暾囊晥D，并且可以更及時(shí)地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，否則這些數(shù)據(jù)將過(guò)于私密而無(wú)法使用。

與之前的加密貨幣交易系統(tǒng)類(lèi)似，它允許專注于不同領(lǐng)域的模型（例如：網(wǎng)站推薦音樂(lè)），以此來(lái)競(jìng)爭(zhēng)獲取用戶加密數(shù)據(jù)并向用戶推薦內(nèi)容，甚至可能通過(guò)付費(fèi)來(lái)促使用戶貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)或注意力。

雖然Google的聯(lián)合學(xué)習(xí)和Apple的差異隱私在私有機(jī)器學(xué)習(xí)方向上邁進(jìn)了一步，但仍然需要獲得用戶信任，還不允許用戶直接檢查它們的安全性，存在數(shù)據(jù)孤立等問(wèn)題。

目前的方法

現(xiàn)在還是很早期。還沒(méi)有多少項(xiàng)目，大多數(shù)團(tuán)隊(duì)都在試圖解決一小塊問(wèn)題。

Algorithmia Research的一個(gè)簡(jiǎn)單構(gòu)建是在高于某個(gè)回測(cè)閾值的模型上給予一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)：

（Algorithmia Research 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型上簡(jiǎn)單地創(chuàng)造了一筆賞金的設(shè)計(jì)）

Numerai目前開(kāi)啟進(jìn)一步提升：它使用了加密數(shù)據(jù)（雖然不是完全同態(tài)），它將眾包模型組合進(jìn)元模型，并根據(jù)未來(lái)表現(xiàn)提供獎(jiǎng)勵(lì)（一周股票交易時(shí)間），而不是通過(guò)以太坊代幣Numeraire進(jìn)行回溯測(cè)試。

數(shù)據(jù)科學(xué)家必須將Numeraire作為游戲中的代幣，激勵(lì)未來(lái)的表現(xiàn)，而不是已發(fā)生的事情。但是，目前它的數(shù)據(jù)集中分發(fā)，最重要的部分被限制了。

目前為止，還沒(méi)有人成功地創(chuàng)建過(guò)基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)。“ Ocean”是早期的一個(gè)嘗試。

還有一些人從創(chuàng)建安全的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始。例如Openmined正在創(chuàng)建一個(gè)多方的安全計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，基于Unity上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并能在任何設(shè)備上運(yùn)行，包括游戲控制臺(tái)（類(lèi)似于Folding at Home），然后再擴(kuò)展到安全MPC。 Enigma也有類(lèi)似的策略。

一個(gè)迷人的最終狀態(tài)是，共同擁有元模型。元模型可以給數(shù)據(jù)提供者和模型創(chuàng)造者們擁有權(quán)，這個(gè)權(quán)益跟模型的智能程度成正比。模型將代幣化，可以隨著時(shí)間的推移支付股息，甚至可能由訓(xùn)練它們的人管理。一種共同擁有的智能。最初Openmined視頻展出的是我迄今為止看到的最接近的構(gòu)想。

哪些方法可能首先起作用？

我無(wú)法知道哪些是最好的結(jié)構(gòu)，但我還是有一些個(gè)人的看法。

我評(píng)估區(qū)塊鏈項(xiàng)目的思想是：在某個(gè)范圍內(nèi)，從物理原生屬性到數(shù)字原生屬性，再到區(qū)塊鏈原生屬性，區(qū)塊鏈原生屬性越多越好。區(qū)塊鏈原生屬性越少，就越依賴于引入可信的第三方，增加了復(fù)雜度，并降低了與其他系統(tǒng)一起構(gòu)建的易用性。

這意味著如果創(chuàng)造的價(jià)值是可量化的，系統(tǒng)就能更好運(yùn)行- 理想情況下，直接用代幣形式更好，那將是一個(gè)干凈的閉環(huán)系統(tǒng)。將之前的加密貨幣交易系統(tǒng)與識(shí)別X射線中的腫瘤的系統(tǒng)進(jìn)行比較，在后者中，你需要說(shuō)服一家保險(xiǎn)公司X射線模型是有價(jià)值的，并且在有多大價(jià)值的問(wèn)題上討價(jià)還價(jià)，然后相信一小群人來(lái)驗(yàn)證模型的成功或失敗。

這并不是說(shuō)更積極的數(shù)字原生屬性的社會(huì)不會(huì)出現(xiàn)。像前面提到的推薦系統(tǒng)一樣可能非常有用，如果附加到策展市場(chǎng)，那是另一種情況，模型在鏈上運(yùn)行，系統(tǒng)獎(jiǎng)勵(lì)代幣，再次創(chuàng)建一個(gè)干凈的閉環(huán)。雖然現(xiàn)在似乎還不太清淅，但我希望區(qū)塊鏈原生項(xiàng)目隨著時(shí)間的推移而得到擴(kuò)展。

啟示

首先，去中心化的機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)可以突破當(dāng)前科技巨頭的數(shù)據(jù)壟斷。在過(guò)去的20年里，巨頭們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上價(jià)值資源進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化并商業(yè)化，形成了專屬的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)和圍繞數(shù)據(jù)產(chǎn)生的強(qiáng)大網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。結(jié)果，價(jià)值創(chuàng)建從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到算法。

（技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和商業(yè)化，我們即將接近數(shù)據(jù)壟斷網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的終結(jié)。圖表來(lái)自于Placeholder）

換句話說(shuō)，他們?yōu)锳I創(chuàng)建了一個(gè)直接的商業(yè)模式，喂養(yǎng)并訓(xùn)練它。

其次，他們創(chuàng)造了世界上最強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)。通過(guò)直接的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)吸引了最好的數(shù)據(jù)和模型。他們的力量隨著多邊網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的增加而增強(qiáng)。隨著Web 2.0時(shí)代數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)壟斷商品化，它們似乎有可能成為下一個(gè)勝出者。我們可能還需要幾年時(shí)間，但方向看起來(lái)是正確的。

第三，如推薦系統(tǒng)案例所示，搜索將被反轉(zhuǎn)。不是人去搜索產(chǎn)品，而是產(chǎn)品去搜索和爭(zhēng)取人（這種框架歸功于布拉德）。每個(gè)人都可能擁有自已的策展市場(chǎng)，推薦系統(tǒng)根據(jù)個(gè)體相關(guān)性的定義，算法模型爭(zhēng)相為其推薦最相關(guān)的內(nèi)容。

第四，它們將使我們能夠獲得類(lèi)似谷歌和Facebook等公司強(qiáng)大的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)，同時(shí)不會(huì)泄露我們的隱私數(shù)據(jù)。

第五，機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展會(huì)更快，因?yàn)槿魏喂こ處煻伎梢栽L問(wèn)開(kāi)放的數(shù)據(jù)市場(chǎng)，而不是只有大型Web 2.0公司中的工程師才能獲得。

挑戰(zhàn)

首先，安全計(jì)算方法目前還相當(dāng)慢，而且機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算上還很昂貴。但另一方面，由于人們對(duì)安全計(jì)算方法有了更多興趣，一切正在變好。在過(guò)去的6個(gè)月內(nèi)HE、MPC和ZKP性能提升的新方法已經(jīng)出現(xiàn)。

一組特定數(shù)據(jù)或模型對(duì)元模型是有價(jià)值的，但關(guān)于如何計(jì)算價(jià)值還是很困難的。

清理和格式化眾包數(shù)據(jù)也具有挑戰(zhàn)性。我們可能會(huì)看到一些工具、標(biāo)準(zhǔn)化和小企業(yè)的組合來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

最后，具有諷刺意味的是，用于創(chuàng)建此類(lèi)系統(tǒng)的通用構(gòu)造的商業(yè)模式不如創(chuàng)建單個(gè)實(shí)例那么明確。這似乎更適用于許多新的加密原語(yǔ)，包括策展市場(chǎng)。

結(jié)論

機(jī)器學(xué)習(xí)與區(qū)塊鏈激勵(lì)相結(jié)合，可以在各種應(yīng)用中創(chuàng)造出最強(qiáng)大的機(jī)器智能。隨著時(shí)間的推移，存在可以解決的重大技術(shù)挑戰(zhàn)。但他們的長(zhǎng)期潛力巨大，并且有可能從目前大型互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)數(shù)據(jù)的控制中脫穎而出。它們也有點(diǎn)可怕——因?yàn)橄到y(tǒng)引導(dǎo)出自己的存在，自我強(qiáng)化，消費(fèi)隱私數(shù)據(jù)，幾乎不可能停止，不可能被關(guān)閉，創(chuàng)建它們是否有點(diǎn)像召喚了前所未有的強(qiáng)大的異教神摩洛克(Moloch)？無(wú)論如何，它們是加密貨幣將如何慢慢地，然后突然進(jìn)入每個(gè)行業(yè)的另一個(gè)突破口。