自图灵测试被提出，我们对机器模仿自己、进而帮助自己的期待从未停止。随着人工智能技术的发展，万物互联时代的到来，各种智能化机器给我们的生活带来了极大的便利。当我们被各种智能机器围绕，在享受其带来便捷的同时，却也难以掩盖越来越强烈的不安感。

“那一天，人类终于回想起了，曾经一度被它们支配的恐怖，还有那被囚禁于鸟笼中的耻辱。”

从2016年12月29日开始，升级版的AlphaGo化名“master”，潜伏在弈城网，短短的一个多月里闷声不响地放翻了柯洁九段、朴廷桓九段、陈耀烨九段、连笑七段等一流高手，取得了50胜0负的惊人战绩。很多人发出惊呼：人工智能，莫非要取人类而代之?

等炒作的风头过去，冷静下来细想。智能机器现在的发展，还处在很初级的阶段，即便是AlphaGo，本质上也是机器深度学习的一个应用，它的算法并不算特别复杂，其源代码代码估计就在五千到一万行之间，但是在IT的历史上，一万行的代码算不了一个大工程，比如微软的windowsNT就有两千万行的代码。

业内人士称，AlphaGo本身的技术不难，主要难在没有足够的数据支持。下棋这个场景有着天然的优势，也只需要自己积累数据就可完成训练，不需要外界很多的输入。而在其他领域，比方说医疗，想训练出AlphaGo的目标就很难实现，不是说机器不想学习案例，是没有足够多的病例可供使用，这样的场景需要外界给予足够的输入和配合。

AI技术目前的一大瓶颈，在于获取数据困难，缺少足够的数据支持。而AI技术应用最大的症结，也同样在于不可信的程序盗用我们的个人数据。比如，我们现在步入智慧生活，使用手机来满足“衣食住行游购娱”等基本需求，但不可信的 APP 正在非法采集我们的个人数据;我们使用智能医疗机器来识别病理，但不可信的控制程序将导致隐私信息外泄;智能家居扮演着人类的管家、清洁工等角色，但不可信的智能家居系统将为入侵者窥视打开窗口…

区块链对人工智能的价值，在于通过对数据访问的记账来进行确权。智慧生活时代，我们每个人都是数据的使用者，同时也是数据的生产者。在区块链技术的支持下，既可以方便我们对盗用自身数据的不良设备运营者进行追责，使之无从抵赖;又为我们的数据交互和共享提供了便利，激励大家的积极的贡献自己的闲时算力和数据价值分享，让全网加入数据分享和加速的区块链红利中。

对人工智能公司来说，区块链能减少人工智能公司获取数据以及获取算力所需要消耗的额外的成本。比方说自动驾驶汽车，智慧交通是一个未来非常好的发展方向，但训练自动驾驶汽车非常烧钱，一方面是大量的硬件资源的采购，另一方面是大量的数据的收集。

假如我们换一种思路，我们不再要求人工智能、算法提供商、算法的训练商去收集数据到本地来执行，而让每一个个体比如说每辆车，它都能收集身边的数据，并且能提供一些算力。

像 Uber、滴滴这样的企业都会有交通拥堵分析的业务，这样的业务需要很精确的数据从而分析结果，比如拥堵路段、行进速度、拥堵原因等。这种场景就依赖很多参与者的数据，比如高架桥上的摄像头数据、车辆的传感器数据、用户上传的事故图片数据等，这些数据可以通过传输层交给 TRIAS算力平台处理，平台会运行应用商比如滴滴发布的合约去运算数据，算力提供者响应运算请求并获得奖励，输出分析结果供滴滴使用。

在这个过程中，区块链实际上是帮助我们实现多方数据交换的协同运算。如果能把“哪个程序在什么时候访问了哪些数据产生了什么结果”这些行为记录在区块链上。那么我们就有办法让数据的拥有者和数据的使用者分别去计算他们的贡献或者是他们的收入。

在这种情况下，我们可能并不只是维护自己的平台，还有可能把任务分发到别人的平台。比方说把任务发到一辆车上，然后在车载的或许是一个小矿机上，去分析那个矿机本地所收集到的数据，用矿机本地的算力进行处理，处理完之后再把结果写到一条链上。这样我们就省掉了数据的传递存储，也省掉了那些公司去长期维护海量算力的过程。

综上所述，区块链在人工智能这个环境中，数据确权对AI+数据的良性循环是至关重要的，谁动了我的数据，如果能在区块链上得到清晰的体现，那么它可以很大程度上去促成数据安全和共享。