解讀 PlatON 2.0 白皮書：如何實現去中心化的通用人工智能網絡？

來源：PlatON

作者：0x007

人工智慧的普適應用面臨著三大問題，一是數據。數據是人工智慧最重要的資源，人工智慧需要海量的有效數據集以訓練出更好的模型，但在數據隱私和數據監管的前提之下，需要解決數據的使用權和安全使用等問題。

二是訓練成本。人工智慧模型的規模以每年 10 倍的速度增長，需要超大算力進行計算，導致人工智慧總訓練成本持續攀升。三是集中化。大多數人工智慧研究由少數科技巨頭控制，其他組織面臨著人工智慧人才和技術的缺乏問題，而與此同時，人工智慧的開發者缺乏方法變現他們的成果，只能將技術賣給科技巨頭。

PlatON 2.0 白皮書呈現的，是借助於區塊鏈和隱私計算技術，建立一個基礎設施網絡，在這個網絡上，開發人員可以低成本獲得包括數據和算力在內的資源，訓練人工智慧模型並作為人工智慧服務發布到網絡，該服務同時能與其他人工智慧服務或代理互動、組合，而任何人或組織都可以從這個網絡獲得人工智慧算法或服務。隨著該基礎設施網絡的發展，將孕育出一個繁榮的去中心化的人工智慧市場，人們可以在該網絡上交易與人工智慧相關的「商品」，比如數據、算力、人工智慧算法、人工智慧服務。

如果更進一步，這個自組織的分散式協作網絡將可能成為一個總體大於其各部分之和的生態體，連接人工智慧並使其相互協作學習，最終湧現通用人工智慧。

PlatON 分三個階段來實現上述目標：

• 第一階段：去中心化的隱私計算網絡。建立一個去中心化的數據共享和隱私計算基礎網絡，連接數據所有者、數據使用者、算法開發者和算力提供者。
• 第二階段：去中心化的人工智慧市場。實現人工智慧資產的共建共享、敏捷的智能應用開發，提供從人工智慧算力、算法到人工智慧能力及其生產、部署、集成的全流程產品和服務。
• 第三階段：去中心化的協同人工智慧網絡。允許人工智慧進行大規模合作，匯集集體智慧來執行複雜的人工智慧服務。

隱私計算網絡

計算的基本要素是數據、算法和算力，隱私計算網絡將數據、算法和算力緊密結合起來，構建一個完整的計算生態。

在隱私計算網絡中，數據節點和計算節點通過 P2P 協議連接到系統中，發布數據和算力，這些數據一般保存在本地。利用數據和算力，通過安全多方計算、聯邦學習等技術對算法進行協同計算，數據可用不可見，不僅數據的隱私得到保護，計算結果如訓練完成的人工智慧模型的隱私也能得到保護。

PlatON 的隱私計算網絡技術架構如下圖所示：

數據主體可以在本地啟動數據節點，也可以將數據加密托管到數據節點，如上圖中的數據服務部分所示。在數據節點接受到計算請求時，PlatON 支持兩類不同的隱私計算，一類是安全多方計算，一類是隱私外包計算。

在安全多方計算方式下，數據節點採用秘密分享對數據分片，並分發給隨機挑選的計算節點。計算節點之間採用安全多方計算協議進行隱私計算，計算結果通過區塊鏈智能合約返回給計算結果方，如果是人工智慧模型訓練，訓練完成的模型可以部署到人工智慧網絡，並發布人工智慧服務。

在隱私外包計算方式下，數據節點通過同態加密將數據加密，分發給計算節點進行外包計算。計算任務可根據數據或模型進行分解，計算節點計算完成後，返回計算結果和計算證明，可以驗證計算的正確性。如果用戶有自己的數據和算法但是沒有足夠的算力，可採用該方式。

人工智慧市場

通過區塊鏈上的智能合約，可構建數據、算力和算法的去中心化的交易市場；基於區塊鏈上的密碼經濟學，可將數據、算力和算法貨幣化，形成有效的激勵機制，激勵更多的數據、算法和算力加入網絡。

對於數據提供者，包括個人和機構在內的主體會由於經濟上的激勵來提供個人的和專業的數據，而通過安全計算保證數據的安全和隱私，各主體會更願意分享敏感數據，比如消費和健康信息。隨著時間的推移，市場將積累高質量的數據。

對於算力提供者，任何人都能夠在安全且無摩擦的市場中共享計算資源。人工智慧模型的規模越來越大，通過人工智慧市場分享世界各地的閒置計算資源，可以實現去中心化的算力網絡，理論上可以為人工智慧提供無限的算力，真正降低計算成本。

對於人工智慧開發者，他們可以在數據市場主動搜索訓練數據集訓練人工智慧模型，也可以發布模型，讓其他人提供數據以合作訓練模型。訓練數據集不是明文交換的，而是通過安全多方計算協議參與到模型訓練，它可以公平交易，沒有一方可以通過提前退出或其他不當行為獲得優勢。

人工智慧開發者能夠在人工智慧市場交易人工智慧算法和人工智慧服務，直接變現他們的成果，被激勵和鼓勵創造更好的人工智慧模型。開發者的人工智慧模型還可以與其他人工智慧模型和付費用戶進行互動。

對於人工智慧使用者，他們可以方便地、低成本地獲得和使用人工智慧服務。

協同人工智慧網絡

利用隱私計算網絡的數據集和計算資源，可以訓練出人工智慧模型，這些模型可以部署在人工智慧網絡中，並通過人工智慧代理對外進行服務，形成人工智慧服務市場。通過多代理系統等技術，可運行人工智慧代理進行通信和協同，創建越來越多的創新人工智慧服務，實現 AI DAO，形成自治的協同人工智慧網絡。

PlatON 的協同人工智慧網絡技術架構如下圖所示：

協同人工智慧網絡中的服務節點用於托管訓練好的人工智慧模型並對外提供人工智慧服務，註冊節點和評估節點構成智能搜索網絡，進行人工智慧服務和代理的搜索和互動。具體是指：人工智慧服務和代理將其文本描述和標籤登記到註冊節點，以便用戶發現它們的服務、定價、地址等信息，並調用它們。評估節點對人工智慧服務和代理進行服務測試、評估和評級，通過共識算法建立一個信譽評分系統，並以此為依據進行搜索和推薦，使得其他用戶能夠迅速和容易地查詢人工智慧服務和代理。

自主人工智慧代理能自主搜索並調用人工智慧服務或與其他自主人工智慧代理互動，並能持續學習改進，調整策略和目標。它們是這個自組織的智能網絡空間中代表人類完成某些目標的軟件程序，具有一定程度的獨立性或自主性，無需人類的直接干預。

協同人工智慧網絡由許多個相互作用的自主人工智慧代理構成，也就是說它是一個多代理系統。多代理系統已被用於多個應用領域，包括個人助理、交通管理、遊戲娛樂和虛擬角色等等。比如人工智慧助手 Siri 便是一個簡單的自主代理的例子，它使用傳感器來感知用戶提出的請求，並在沒有用戶幫助的情況下自動從互聯網上收集數據滿足用戶請求。

自主人工智慧代理不僅僅是存在於數字世界，也可以作為數字世界與真實世界的橋樑，連接到人類、IoT 設備和外部 IT 系統。每個自主代理是獨立運行的守護進程，各自追求自己的相對簡單的目標，但它們在互動中將產生複雜的目標，生成更智能的高階代理。

PlatON 將在 2021 年第四季度上線去中心化的隱私計算網絡，通過隱私計算協議連接數據、算法和算力，並逐漸形成一個人工智慧市場；在 2022 年第四季度上線協同人工智慧網絡，並最終基於該網絡形成一個自組織的協作的人工智慧網絡。

在技術上，PlatON 綜合使用了區塊鏈、隱私計算和人工智慧技術。在文章的最後，簡要介紹其核心技術特徵，主要包括：

1、去中心化。任何用戶、節點都可以無需許可的連接到網絡，結合去中心化數字身份認證和授權，全球範圍內任何數據、算法和算力可進行安全的共享、連接和交易，人人可開發和使用人工智慧。

2、隱私保護。基於 MPC、同態、零知識證明等現代密碼學的隱私計算技術，提供計算的全新範式，使數據和模型可用而不可見，讓隱私得以完備的保護，讓數據權利得以保障。

3、低訓練成本。人工智慧需要大量的算力和訓練數據，訓練成本高昂。借助區塊鏈和隱私計算技術，可以共享計算資源，降低計算成本；可以實現安全的數據共享，促進數據的合規流通，通過去中心化累積比科技巨頭數量更多、質量更好、成本更低的數據。

4、低開發門檻。可視化人工智慧模型開發及調試，自動化機器學習（AutoML），通過 MLOps 簡化人工智慧模型從模型開發、訓練到部署的全流程管理流程，降低人工智慧模型的開發門檻，提高開發效率。人工智慧服務能自動發現、組合、協作，通過更高級的自動編程形式，創建越來越多的創新人工智慧服務。

5、監管合規。人工智慧訓練決策過程中使用的所有數據、變量和過程都有不可篡改的記錄，可進行跟蹤和審核。隱私保護技術的使用使得數據的使用滿足被遺忘權、可攜帶權、有條件授權和最小化採集等監管條例。

以上是對 PlatON 2.0 白皮書的個人解讀，如果你想了解更多，更好的方式是閱讀其白皮書，可以在 這裡找到。