关键事实：
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当计算机在 70 年前开始普及时，我们无法想象当今世界正在经历的数字化水平。 随着元宇宙的出现和人工智能 (AI) 的发展，区分物理和数字变得越来越困难。
另一方面，数据已成为数字时代的宝贵资源。 通过记录观察对象的特征和行为而生成的数据可以有多种形式，包括文字、数字、图形、音频和视频。
据 Statista 估计，到 2025 年，全球联网设备数量将达到 309 亿台。这些设备会产生海量数据。 IDC预测，到同年，全球数据圈将扩大到163ZB（1万亿GB），是2016年产生的16.1ZB数据的十倍。
我们如何才能利用如此规模的数据价值？ 人工智能可能是答案。
60年前人工智能出现在地图上
1956 年夏天，在达特茅斯学院为期六个月的研讨会上，包括明斯基在内的一群年轻科学家创造了“人工智能”一词。 此后，基于大数据和海量计算能力的机器学习算法在人工智能的各个领域取得了进展。
今天，大多数人都熟悉人工智能。 这项技术已经融入我们的日常生活。 从网购到工业生产，我们看到了人工智能带来的便利和进步。
德勤《2019年全球人工智能发展白皮书》预测，到2025年，全球人工智能市场预计将超过6万亿美元，2017-2025年复合增长率为30%。普华永道发布的一份研究报告显示，由于人工智能的采用，到 2030 年，全球 GDP 将增长 14%，为全球经济贡献 15.7 万亿美元。
在过去的 60 年里，人工智能领域蓬勃发展。 随着我们进入第四次工业革命，即技术革命，这项技术的力量越来越明显。
数据隐私：人工智能的障碍？
人工智能要成为核心技术，离不开三要素：数据、算法、算力。
移动互联网的广泛采用促进了全球数据的惊人增长。 这些数据为人工智能提供了“生产资料”。 尽管我们不能否认人工智能的巨大进步，但它的大规模应用仍然存在障碍需要克服。
第一个挑战是数据治理和隐私的压力。 2018 年，欧盟推出了通用数据保护条例 (GDPR)。 2021年，中国《数据安全法》和《个人信息保护法》正式实施。 所有这些关于隐私和个人数据的更严格的规定都力求有效地防止数据被滥用。
此外，数据隐私压力也来自内部。 公司面临一个很大的困境：在共享数据和与其他公司交互明显提高人工智能算法的性能的同时，他们还必须确保他们的数据不被披露。
此外，开发人工智能的成本很高。 一些机构认为，到 2025 年，训练下一代 AI 模型的成本可能会增加 100 倍，从现在的 100 万美元左右增加到 1 亿多美元。
面对数据隐私、高成本、技术中心化等挑战，人工智能如何克服这些障碍，向前发展？ 某些前沿技术的研究和应用已经铺平了道路。
区块链来拯救
区块链和隐私保护计算的出现激发了人工智能。 巧妙的数据结构以不同方式催化了区块链、隐私保护计算和人工智能之间的相互作用。 当这些技术结合在一起时，数据处理达到了一个新的水平。
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例如，区块链共识算法有助于完成人工智能系统中的主题协作任务。 同时，其技术特性允许数据恢复。 这样，你可以激励添加更广泛的数据、算法和计算能力，以构建更高效的 AI 模型。
开发了多种平台来保护隐私。 AntChain Morse MPC 和百度 MesaTEE 就是一个例子。 但是，这些平台中的大多数都向其他公司提供服务。 原因很简单：企业间的数据业务是最根本的业务需求，解决了企业间在数据共享、交互、AI算法改进等方面的基本矛盾。
迄今为止，商业服务只是人工智能所能实现的开始。 在可预见的未来，数据所有权最终将归还给个人。
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近日，一家专注于前沿技术的公司推出的一款产品，为用户和市场展示了通用人工智能（UAI）应用的新方向。
数据隐私问题的解决方案
PlatON 隐私保护计算网络（暂定名）是一个创新设计的将人工智能的三个要素（计算能力、算法和数据）集成在一起的网络。 它是一个去中心化的计算基础设施网络，用于共享数据和保护隐私。
PlatON 不仅对公司有用，对个人也有用。 个人和机构可以添加数据并参与发布在平台上的计算任务，也可以在平台上提供计算能力来完成他人的计算任务。 个人人工智能开发者可以开发他们想要的人工智能算法，用他们的算法完成的计算任务也会为他们带来利润。
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这种创新方法可实现有效的所有权识别、定价和数据保护，以及保护隐私的资产创建。
该网络有多种措施来保护数据隐私。 安全协同计算、零知识证明、同态加密货币、可验证计算、联邦学习等加密货币技术很好地保护了数据。
此外，计算结果（例如训练的 AI 模型）也可以防止泄漏。 这些产品可以无缝高效地运行智能合约和流行的深度学习框架，确保它们的多功能性、兼容性和高可用性。
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PlatON 正在进行内测，如此庞大而复杂的平台将不可避免地面临挑战。 多方数据如何定价？ 当数据在各方之间流动时，如何准确地捕获和应用数据？ 如何吸引 AI 开发者提供基础算法？
很明显，这是前所未有的数据量。 新技术的整合和应用需要时间，但 PlatON 在数据商业化方面已经迈出了一步。
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