区块链与人工智能的融合：控制机制与应用实践

# 区块链与人工智能的融合：控制机制与应用实践 ## 1. 区块链与人工智能的融合基础 将训练好的人工智能（AI）模型部署在与其对应的区块链所在的同一计算实例中，可为模型配备一个本地区块链节点。这个节点具备低延迟、高可用性和防篡改的特性，能作为单一事实来源来存储信息，即便模型离线无法连接区块链网络时也能正常工作。 当模型的区块链节点上线后，它会通过应用程序编程接口（API）或表述性状态转移（REST）代理连接到区块链网络，随后将交易广播给其他节点。这是因为REST代理充当交易管理器，维护着一个状态机来跟踪交易执行情况，交易执行过程中出现的崩溃或错误会在REST代理重新连接时得到处理。 我们还可以基于模型的共享或本地记忆以及当前环境变量构建智能合约，以管理模型的功能。例如，若模型出现X次异常行为，它就必须停止服务，直至完成新的训练和审批。 ## 2. 四大区块链控制类型 AI信任挑战和区块链接触点可分为四种区块链控制类型： | 控制类型 | 影响对象 | 描述 | | --- | --- | --- | | 控制1：预先建立人员和系统的身份与工作流标准 | 参与者、资产和交易 | 用于验证数据和模型未被篡改或损坏，包含区分人类与AI的标准 | | 控制2：分布式防篡改验证 | 数据库、模型、库、联邦AI | 通过与加密哈希值对比来检测和揭示数据异常 | | 控制3：管理、指示和限制智能代理 | 生产中的AI | 对追踪或逆转AI、在法庭上证明AI输出可追溯到特定人员或组织至关重要 | | 控制4：通过用户可见的来源证明真实性 | 终端用户、工程师 | 对于使用底层组件来自分布式市场的品牌AI尤为重要 | ## 3. 案例分析：甲骨文的AIoT与区块链应用 区块链在AI领域是新成员。甲骨文云工程高级总监Bill Wimsatt介绍了公司在AI栈中运用区块链的情况。甲骨文作为物联网（IoT）技术先驱，将IoT与AI结合打造了物联网人工智能（AIoT），以更好地服务使用大型变压器等昂贵设备的客户。通过构建预测模型，AIoT能帮助客户确定设备的维护时间，避免因维护不足导致的设备故障，同时优化工作和服务订单。 传统的IoT资产维护和更换计划往往不考虑设备实际需求，造成大量资金浪费。而AIoT可根据设备指标更精准地预测其使用寿命，节省成本。 甲骨文在AIoT栈中加入区块链，用于在传输点验证信号捕获。客户可以将存储在对象存储中的数据与区块链验证结果进行交叉核对，确保训练数据与IoT设备捕获的数据一致且未被篡改，这与控制2“使数据和算法分布式且防篡改”相契合。 ## 4. 预先建立身份和工作流标准的重要性 区块链系统通常要求在添加区块前满足身份验证、业务逻辑等标准。控制1可确保只有具有正确授权的人员、系统或智能代理参与AI的治理和修改。 为AI建立来源追溯，需先确定初始利益相关者的身份，如项目所有者、联盟或治理团体。在进行区块链数字身份管理之前，要思考为何需要参与者（包括训练模型的AI和机器学习运维（MLOps）工程师）的可信身份。我们通常会关注训练AI模型的人员、其背景和训练方式，因此能够追溯训练人员身份并证明其可信度十分重要。 为确保模型由合适的人员训练，需将其身份与区块链绑定，通过在区块链网络中注册人员，由其组织的证书颁发机构（CA）签署数字身份。该身份用于在AI模型生命周期内签署、背书或提交交易，工程师的操作会记录在区块链上，利益相关者可验证其身份和工作，且身份与区块更改紧密相连，难以被篡改。 ## 5. 身份建立的技术细节 ### 5.1 公共密钥基础设施（PKI）与会员服务提供商（MSP） 任何身份都可用于访问区块链网络资源，但只有来自可信来源的身份才能得到验证。Hyperledger Fabric的会员服务提供商（MSP）就是这样的可信来源，它处理证书颁发、验证和用户认证背后的加密机制和协议，采用PKI分层模型促进网络安全通信。 PKI颁发可验证的证书，MSP则拥有已验证证书列表。当证书通过网络进行验证时，MSP会检查其是否在列表中，若在则验证通过，否则不通过。PKI包含四个关键要素： - **数字证书**：符合X.509标准，存储证书持有者的基本信息、主题、公钥、有效期、序列号、签名等。 - **公钥和私钥**：在安全通信中，消息发送者使用私钥签署消息，接收者使用公钥验证。若消息在传输中被篡改，密钥将不匹配，私钥用于生成数字签名。 - **证书颁发机构（CAs）**：分为根证书颁发机构（RCA）和中间证书颁发机构（ICA）。RCA可为组织签署大量证书，但为减轻负担和提高安全性，会创建ICA。ICA的证书由RCA或其他ICA颁发，最终形成信任链，追溯签名可回到RCA。 - **证书撤销列表（CRLs）**：在像Fabric这样的许可区块链中，CRL帮助利益相关者了解因可疑活动而被撤销权限的参与者。当此类参与者尝试在网络中操作时，其证书会与CRL进行核对，通过则可操作，否则被阻止。 ### 5.2 MSP的两个领域 MSP存在于两个领域：本地MSP和通道MSP。 - **本地MSP**：为客户端和节点（对等节点和排序节点）定义，规定节点的权限，如哪些管理员可操作节点。它允许用户在交易中以通道成员身份进行身份验证，组织、节点和管理员应具有相同的信任根。 - **通道MSP**：确定通道级别的权限，定义通道成员身份与通道级策略执行之间的关系，包含通道成员组织的MSP。系统通道MSP包括参与排序服务的所有组织的MSP，本地MSP仅定义在节点或用户的文件系统上，通道MSP也会在通道中每个节点的文件系统上实例化并通过共识保持同步。 每个组织是一个逻辑管理的成员组，身份在MSP中管理，称为组织单元（OU）。OU通常代表不同业务线，其配置文件中的内容可用于通过智能合约限制访问。Node OU是OU的重要组成部分，在YAML文件`$FABRIC_CFG_PATH/msp/config.yaml`中配置身份，以下是Node OU角色在MSP中的配置示例： ```yaml NodeOUs: Enable: true ClientOUIdentifier: Certificate: cacerts/ca.sampleorg-cert.pem OrganizationalUnitIdentifier: client PeerOUIdentifier: Certificate: cacerts/ca.sampleorg-cert.pem OrganizationalUnitIdentifier: peer AdminOUIdentifier: Certificate: cacerts/ca.sampleorg-cert.pem OrganizationalUnitIdentifier: admin OrdererOUIdentifier: Certificate: cacerts/ca.sampleorg-cert.pem OrganizationalUnitIdentifier: orderer ``` 当深入研究数字签名证书时，其结构和内容如下示例所示： ``` Certificate: Data Version: 3 (0x2) Serial Number: 45:6a:4f:01:de:fj:5d:b2:94:18:79:91:26:31:d8:0e:b0:9b:6b:88 Signature Algorithm: ecdsa-with-SHA256 Issuer: C=US, ST=New York, O=Hyperledger, OU=Fabric, CN=fabric-ca-server Validity Not Before: Nov 20 22:13:00 2019 GMT Not After : Nov 19 22:18:00 2020 GMT Subject: OU=peer, OU=ORG1, OU=DISTRIBUTION, CN=user1 ... X509v3 extensions: X509v3 Key Usage: critical Digital Signature X509v3 Basic Constraints: critical CA: FALSE X509v3 Subject Key Identifier: 17:B0:9B:29:42:F6:44:E0:7D:02:C6:78:96:2D:97:14:7A:D7:FC:CA X509v3 Authority Key Identifier: keyid:DC:91:B7:85:A4:37:66:D0:D2:B7:62:A9:3F•59:83:D6:EB:01=E8:80 1.234.5.6.7.8.1: {" attrs": {"hf.Affiliation":"ORG1.DISTRIBUTION", "hf.EnrollmentID":"user1","hf.Type":"peer"} } ``` 其中，`OU=peer`是角色（Node OU），`OU=ORG1, OU=DISTRIBUTION`是组织单元，`CN=user1`是注册ID。MSP文件夹包含关键证书和配置文件，对区块链网络的安全和管理起着重要作用。 ## 6. 分布式防篡改验证的应用与意义 控制2“分布式防篡改验证”在区块链与AI融合中起着关键作用。它主要针对数据库、模型、库以及联邦AI，通过将数据与加密哈希值进行对比，能够有效检测和揭示数据中的异常情况。 在实际应用中，如甲骨文在其AIoT栈中加入区块链进行信号捕获验证，就是这一控制的典型实践。具体操作流程如下： 1. **信号捕获**：物联网（IoT）设备收集设备运行的相关信号数据。 2. **区块链验证**：在信号传输点，区块链对捕获的信号进行验证，确保数据的完整性和真实性。 3. **数据交叉核对**：客户将存储在对象存储中的数据与区块链验证结果进行交叉核对，确认训练数据与IoT设备捕获的数据一致且未被篡改。 这种验证机制的意义在于，它为数据的安全性和可靠性提供了保障。在分布式系统中，数据可能会面临各种篡改风险，而通过分布式防篡改验证，可以及时发现并阻止这些风险，确保AI模型使用的是真实、准确的数据，从而提高AI系统的性能和可信度。 ## 7. 管理、指示和限制智能代理 控制3“管理、指示和限制智能代理”对于生产中的AI至关重要。随着AI技术的不断发展，智能代理在各个领域的应用越来越广泛，但同时也带来了一些潜在的风险，如无法追踪AI的行为、难以证明AI输出的来源等。 这一控制机制可以帮助我们解决这些问题。它能够对AI进行跟踪、追溯和监控，确保我们有能力对AI的行为进行监测和控制。例如，当需要追溯AI的某个决策或输出时，可以通过这一机制找到相关的责任人或组织；在发现AI出现异常行为时，能够及时采取措施进行干预，甚至停止其运行。 以下是一个简单的mermaid流程图，展示了对智能代理的管理流程： ```mermaid graph LR A[启动智能代理] --> B[监控行为] B --> C{是否异常} C -- 是 --> D[采取干预措施] C -- 否 --> B D --> E{是否恢复正常} E -- 是 --> B E -- 否 --> F[停止运行] ``` ## 8. 通过用户可见的来源证明真实性 控制4“通过用户可见的来源证明真实性”主要面向终端用户和工程师。在使用底层组件来自分布式市场的品牌AI时，用户往往关心AI的来源和历史，希望能够了解其背后的开发过程和数据来源。 这一控制机制允许消费者即使在AI嵌入汽车、机器人、虚拟现实等设备中时，也能看到其历史信息。例如，用户可以通过查看AI的来源证明，了解其训练数据的来源、模型的开发团队等信息，从而增加对AI的信任度。 对于工程师来说，这也有助于他们更好地理解和评估AI的性能和可靠性。他们可以根据AI的来源信息，判断其是否适合特定的应用场景，以及是否需要进行进一步的优化和改进。 ## 9. 区块链控制机制的综合应用 区块链的这四种控制机制并不是孤立存在的，而是相互关联、相互影响的。在实际应用中，需要综合运用这些控制机制，以实现对AI系统的全面管理和控制。 例如，在一个基于区块链的AI医疗诊断系统中： - **控制1**：预先建立医生、患者、系统管理员等参与者的身份和工作流标准，确保只有经过授权的人员能够参与系统的操作和管理。 - **控制2**：对医疗数据进行分布式防篡改验证，保证数据的安全性和可靠性，防止数据被篡改或泄露。 - **控制3**：对AI诊断模型进行管理和监控，确保其诊断结果的准确性和可追溯性，当出现错误诊断时能够及时找到原因。 - **控制4**：向患者和医生展示AI诊断模型的来源和历史，增加他们对系统的信任度。 通过这种综合应用，能够构建一个更加安全、可靠、可信的AI系统，为各个领域的应用提供有力支持。 ## 10. 未来展望与挑战 尽管区块链与AI的融合为我们带来了许多机遇和优势，但也面临着一些挑战和未来需要解决的问题。 ### 10.1 技术复杂性 区块链和AI都是较为复杂的技术，将它们融合在一起需要具备深厚的技术知识和经验。开发和维护这样的系统需要投入大量的人力、物力和时间，对技术团队的要求较高。 ### 10.2 性能问题 随着数据量的不断增加和系统规模的扩大，区块链和AI系统的性能可能会受到影响。如何在保证系统安全性和可靠性的前提下，提高系统的性能和响应速度，是一个需要解决的重要问题。 ### 10.3 法律法规和伦理问题 区块链与AI的融合涉及到许多法律法规和伦理问题，如数据隐私保护、算法歧视、责任认定等。如何在技术发展的同时，遵守相关法律法规，解决伦理问题，是我们需要面对的挑战。 然而，随着技术的不断进步和研究的深入，相信这些问题都能够得到逐步解决。区块链与AI的融合有望在更多领域得到广泛应用，为推动社会的发展和进步做出更大的贡献。