区块链：为人工智能注入信任与透明度

### 区块链如何为人工智能带来信任与透明 #### 1. 信任与透明的重要性 AI系统通常难以获得信任，因其形式和功能如同一个神秘的黑盒。而区块链能够为AI带来单一的事实来源，通过将区块链融入AI架构，并在关键数据点（如事实表中的项目）将AI生命周期的工作流程与区块链集成，可使AI的整个生命周期对工程师和消费者透明且可追溯。 例如，记录AI的历史能创建一个防篡改的分布式审计跟踪，可作为AI生命周期的证明。使用像Hyperledger Fabric这样的许可区块链，能在不泄露隐私信息的前提下，设计出具有透明性和可追溯性的AI系统。Hyperledger Fabric按通道组织，可对特定方授予权限。 #### 2. 区块链哈希的特性 区块链中的每个区块都包含一个反映其内容的哈希值，且新区块的头部会存储前一个区块内容的哈希值，以此永久链接各个区块。若对区块中的数据进行哪怕最细微的更改，重新计算哈希算法都会得到不同的哈希值。若哈希值不匹配，该区块将被标记，区块链网络会出现错误。 哈希具有单向性，即无法通过哈希值还原出原始文档或信息，只能用于验证当前内容是否与生成哈希时一致。 以下是一个简单的示例表格，展示区块哈希值的变化： | 区块状态 | 前一区块哈希 | 当前区块内容 | 当前区块哈希 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | 原始状态 | FOB2FOF2096745F1F5184F631F2BC60292F64E76AB7040BE60BC97EBOBB73D64 | 阳光晴朗天空的图像 | 4BCD77921211F4CF15D8C3573202668543FA32B6CFAD65999E3830356C344D2 | | 篡改后 | FOB2FOF2096745F1F5184F631F2BC60292F64E76AB7040BE60BC97EBOBB73D64 | 阳光多云天空的图像 | 191166F725DCAE808B9C750C35340E790ABC568B1214AB019FB5BB61EE6A422 | #### 3. AI项目的工作流程 在AI项目中，需要证明AI系统的起源、意图和组件，这些信息会被记录在区块链上以便追溯。但通常为区块链关键数据点收集的信息过多，普通消费者难以理解，因此需要将证明转化为信任标识。当组件不符合信任组织的标准时，信任标识会失效。 例如，想象一个因AI导致的糟糕场景：开车上班时，前方车辆突然刹车，你紧急刹车后追尾，发现前车无人驾驶。拨打911后遇到AI警官，因人员短缺，AI警官表示只有两名以上司机时才会派人类警官到现场。联系保险理赔热线，AI理赔员也无法处理，你只能等待人类客服。在这种情况下，你可能会面临诸多疑问，如是否有权立即知道与你交流的是智能代理而非人类，能否以合适的方式询问对方身份，质疑智能代理后能否升级到有决策权的人类，以及事故责任如何判定等。 #### 4. 定义用例 分析用例是确定某项技术是否适合业务的第一步。对于区块链应用，可从确定用例中的参与者、资产和交易开始。 参与者是在区块链网络中产生交易的人或系统。例如，在农产品供应链网络中，参与者可能包括农民、经销商、仓库经理等；在机器学习领域，参与者可能是AI工程师、MLOps工程师和利益相关者。每个参与者都有分配的角色和权限，用于登录批准或拒绝更新的模型。 资产是具有一定价值的有形物品，其活动可记录在区块链上。如在车辆所有权跟踪的区块链应用中，汽车是资产；在农产品供应链中，农产品是主要资产。 交易是参与者对资产产生影响时生成的，会被发布到区块链网络。在验证AI模型时，AI工程师引入新模型、进行实验、对新训练的模型满意并传递给MLOps工程师等操作都会记录交易。MLOps工程师重新进行实验、审查模型并决定是否批准投入生产时，也会有更多交易记录。 以下是AI项目中区块链关键数据点的表格： | 关键数据点 | 功能 | 描述 | | ---- | ---- | ---- | | 目的和预期用途 | 利益相关者工作流程 | 实施者和资助者对AI需求做出的决策 | | 联系人与身份 | 应用和区块链 | 所有维护和使用层面的身份、角色、权限及联系信息 | | 输入和输出 | 模型验证 | AI期望的输入和预期输出 | | 最佳和不良条件 | ML模型 | 模型针对特定条件优化，在其他条件下可能失效 | | 安全 | 安全 | 防止未经授权用户访问其他层的防火墙、隔离区等 | | 事实流程 | ML注册表或事实流程系统 | 目前是数据库，存储关于训练方法、训练数据、性能和正确使用的关键信息 | | 训练数据 | ML内容 | 由数据科学家清理的结构化和非结构化数据，用于训练模型 | | 模型和算法 | ML模型 | 根据ML内容生成预测的文件，包括模型注册、部署细节、数据漂移测量和训练事件 | | 依赖项和要求、漏洞和补丁、审查 | MLOps，ML管道 | 类似于DevOps，涉及模型、内容和训练过程的更新，包括AI团队对模型性能的审查 | | 解释 | ML实验 | ML实验者创建的记录，包含调整ML变量的批准和推理 | | 反馈和模型体验 | 智能代理 | 智能代理投入生产后的行为，包括消费者反馈 | | 信任标识和要求 | 消费者关键数据点 | 智能代理向消费者展示的部分 | #### 5. 智能合约和业务逻辑 智能合约是区块链的另一个有用特性，它允许预先编程协议，确保在特定事件发生前完成正确的工作流程。例如，在AI模型验证中，若MLOps工程师发现训练数据存在偏差，根据智能合约的逻辑，AI工程师、MLOps工程师和利益相关者必须批准使用有已知偏差的数据集，否则模型不能进入ML管道。 智能合约和交易记录在区块链上，MLOps工程师可快速找出模型不准确的原因，并向利益相关者提供验证。自动化的智能合约能使系统以公平、无偏和一致的方式应用协议，提高MLOps的效率。 #### 6. 审计跟踪和本地内存银行 AI模型会聚合信息并从中学习，改变自身行为并影响环境。区块链可永久跟踪导致输出变化的步骤，成为模型的记忆库。 没有记忆库，AI无法回忆自身为何变成现在的样子，就像人经历了很多事却记不起具体事件和影响原因。区块链审计跟踪类似于人类记忆，能帮助重现发生的事情，以便尝试扭转不良结果，这些不良结果可能由偏差、漂移、攻击、机器故障或人为错误等事件引起。 总之，区块链与AI的结合为解决AI的信任和透明问题提供了有效的途径，通过定义用例、利用智能合约和审计跟踪等功能，可使AI系统更加可靠和可管理。 ### 区块链如何为人工智能带来信任与透明 #### 7. 参与者角色与权限管理 在区块链网络中，参与者的角色和权限管理至关重要。不同的参与者在AI项目的不同阶段有着不同的职责和操作权限。以农产品供应链和机器学习领域的参与者为例，其角色和权限分配如下表所示： | 领域 | 参与者 | 角色 | 权限 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | 农产品供应链 | 农民 | 生产农产品 | 记录农产品生产信息，如种植时间、施肥情况等 | | | 经销商 | 采购和销售农产品 | 查看农产品信息，进行交易操作 | | | 仓库经理 | 管理农产品库存 | 记录库存信息，处理出入库操作 | | 机器学习 | AI工程师 | 开发和训练AI模型 | 创建和更新模型，进行实验 | | | MLOps工程师 | 验证和部署AI模型 | 审查模型，决定是否部署 | | | 利益相关者 | 监督和审核AI项目 | 批准或拒绝模型更新 | 参与者的权限管理可以通过区块链的许可机制实现，例如Hyperledger Fabric的通道组织方式，能够精确地为特定方授予相应的权限，确保只有授权的参与者才能进行特定的操作，从而保证数据的安全性和完整性。 #### 8. 资产跟踪与管理 资产在区块链应用中具有重要地位，其活动的准确记录有助于实现资产的有效跟踪和管理。不同类型的资产在区块链上的记录方式和管理重点有所不同，以下是一些常见的资产类型及其管理要点： | 资产类型 | 示例 | 记录内容 | 管理重点 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | 实物资产 | 汽车、农产品 | 资产的基本信息（如型号、产地）、交易历史、位置信息等 | 确保资产的真实性和所有权的合法性 | | 数字资产 | 数字货币、数字证书 | 资产的发行、交易和持有情况 | 防止资产的非法复制和转移 | 在农产品供应链中，农产品作为主要资产，从种植到销售的整个过程都可以在区块链上进行记录。当农产品交付到商店的装卸码头时，资产的转移会被准确记录，同时触发传统的支付流程，实现资产和交易的同步管理。 #### 9. 交易流程与智能合约执行 交易是区块链网络中的核心活动，其流程和智能合约的执行机制确保了交易的合法性和可追溯性。以AI模型验证过程中的交易为例，其流程如下： 1. AI工程师引入新模型到系统，记录交易。 2. AI工程师对新模型进行实验，每次实验结果都会记录为交易。 3. AI工程师对新训练的模型满意后，将其传递给MLOps工程师，记录交易。 4. MLOps工程师重新进行实验，审查模型。 5. MLOps工程师根据审查结果，决定将模型退回给AI工程师或批准投入生产，相应的决策也会记录为交易。 智能合约在交易过程中起到了关键的约束和执行作用。例如，当MLOps工程师发现训练数据存在偏差时，智能合约规定AI工程师、MLOps工程师和利益相关者必须共同批准使用有已知偏差的数据集，否则模型不能进入ML管道。这种自动化的执行机制保证了交易的合规性和公平性。 下面是一个简单的mermaid流程图，展示了AI模型验证过程中的交易流程： ```mermaid graph LR A[AI工程师引入新模型] --> B[AI工程师进行实验] B --> C{AI工程师是否满意} C -- 是 --> D[传递给MLOps工程师] C -- 否 --> B D --> E[MLOps工程师重新实验] E --> F{MLOps工程师是否批准} F -- 是 --> G[投入生产] F -- 否 --> H[退回给AI工程师] ``` #### 10. 数据验证与模型评估 在AI项目中，数据的验证和模型的评估是确保AI系统可靠性的重要环节。数据验证主要包括以下几个方面： - **数据相关性**：检查输入数据是否与模型的目标相关，避免异常数据影响模型的训练和预测。 - **数据完整性和适用性**：验证数据是否完整，是否适用于模型的预期用途，考虑数据的时间范围、来源和缺失值计算等因素。 - **数据处理方式**：审查数据的收集方法是否符合约定，自动收集方法是否被破坏，是否进行了必要的预处理（如归一化、转换和缺失值计算）。 模型评估则需要考虑多个因素，如模型的准确性、可解释性、稳定性等。为了帮助验证模型，可以在事实表和区块链关键数据点中包含以下信息： - 工作流背后的业务政策，包括治理组同意和签署的政策。 - 模型的预期生命周期和退役方式。 - 输出数据的可用性，用于报告和分析。 - 训练数据的批准和基线输出的编目。 - 准确性和可解释性之间的权衡。 - 消费者或当局的反馈和处理程序。 - 模型回滚的程序。 - 责任方的联系信息。 通过对数据和模型的严格验证和评估，可以提高AI系统的质量和可信度，减少因数据问题或模型缺陷导致的风险。 #### 11. 区块链对智能代理的影响 区块链能够影响智能代理的完整性，就像它帮助彼此不信任的群体以透明和可追溯的方式开展业务一样。智能代理在运行过程中可能会受到各种因素的影响，如数据偏差、模型漂移、恶意攻击等，这些因素可能导致智能代理的行为出现异常。 区块链的审计跟踪功能可以记录智能代理的所有操作和决策过程，当出现问题时，可以快速追溯到问题的源头。例如，如果智能代理的输出结果不准确，通过查看区块链上的审计记录，可以发现是训练数据存在偏差，还是模型参数发生了变化。 同时，区块链的零知识证明特性允许一方在不披露具体信息的情况下证明自己知道某些信息，这为智能代理的隐私保护提供了一种有效的解决方案。在智能代理与用户交互的过程中，可以利用零知识证明技术保护用户的敏感信息，同时保证智能代理的操作是合法和可验证的。 #### 12. 总结与展望 区块链与AI的结合为解决AI的信任和透明问题提供了创新的解决方案。通过将区块链融入AI架构，实现了AI生命周期的透明化和可追溯性，为工程师和消费者提供了更可靠的AI系统。 在实际应用中，通过定义用例、明确参与者、资产和交易，以及利用智能合约和审计跟踪等功能，可以有效地管理AI项目，提高AI系统的质量和可信度。同时，区块链的零知识证明和数据验证等特性，为AI系统的安全和隐私保护提供了有力支持。 未来，随着区块链和AI技术的不断发展，两者的结合将更加深入和广泛。可能会出现更多的应用场景和创新模式，进一步推动AI技术在各个领域的应用和发展。例如，在医疗、金融、交通等领域，区块链与AI的结合有望解决数据隐私、安全和可信度等问题，为这些领域带来新的变革和发展机遇。