当区块链遇上人工智能，会发生什么？

DeepBrain核心团队是国内第一批AI创业者，曾研发出国内最早的中文语音助手—智能360（2011年）、远场语音交互设备—小智超级音箱（2014年）以及AI云平台。

算力、数据：困扰AI的两大痛点

长期处在AI行业的开发经验，让他们逐渐发现了AI本身固有的痛点：数据和算力，也萌生了用新技术解决问题的想法。

数据方面的问题首先是使用权和拥有权难以分离。AI中任何模型的建立，都离不开海量的数据。数据从哪里来？往往需要从别的公司买，假如一家卖数据的公司，好不容易采集到了很多数据，卖给别人后别人再转卖出去，那么数据就不值钱了。数据的问题在于很难实现数据使用权和拥有权的分离。实际上卖数据的企业是想把使用权卖出去，但不卖拥有权，问题是数据多次复制，他们的拥有权受到了损害。

其次是数据隐私隐私问题。一家卖数据的公司，采集了几百万的数据，但并不代表几百万用户授权给他去卖，往往都是从各种渠道抓取来的，这里面就含有多多少少的用户隐私，法律风险很高。例如Alpha Go的公司Deep Mind，想要开发医疗版的Alpha Go，他们从英国一个组织NHS拿了160万的患者数据，被英国法院判为非法。所以AI行业的一个普遍困扰是：用户不一定同意数据被出售，而AI必须基于海量数据，全部同意很难做，如果没有数据又做不成。虽然大部分数据会做脱敏处理，但是数据传输过程中的数据泄露有时还是无法避免，例如处理数据的公司里有很多技术人员、数据编辑，你怎么知道一些敏感信息会不会泄露呢？核心原因在于中心化的处理方式。