原创 PlatON THUBA | THU学生区块链
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本系列课程是清华大学学生区块链协会THUBA推出，由PlatON赞助的区块链课程，涵盖了从区块链基础学习到深度原理研究等方面。
本文内容主要来源：
《PlatON 2.0:去中心化隐私人工智能网络》
背景介绍及定位
数据变化趋势
据Statista分析[1] ，预计到2025年，全球联网设备的数量预计将达到309亿台。联网设备和服务创建了庞大的数据量，IDC [2] 预测，全球数据领域将从2018年的33 Zettabytes(ZB) 增长到2025年的175 ZB。
这些数据将带来独特的用户体验和众多全新的商业机会，数据已经成为消费者、政府和企业日常各方面顺利运作的关键要素。仅过去十年，我们的社会已经完成了从模拟到数字的转型。下一个十年，数据的力量必将给我们带来几乎无限的变化。
大数据带来的发展趋势
大数据带来的发展趋势主要有以下两个方面：
人工智能系统改变格局。机器学习、自然语言处理和人工智能等全新的技术将数据分析从事后的回溯转变为战略决策和行动的积极驱动力。人工智能可以大大提高各种行业、环境和应用数据分析的频率、灵活性和即时性。
安全成为一种重要的基础。全新来源的各种数据将会给私人信息和敏感信息造成新的漏洞。越来越多的数据需要安全保护，而实际得到安全保护的数据则少之又少，这之间存在显著的差距，而且这一差距还将继续扩大。到2025年，在全球数据圈创建的所有数据中，近90%的数据将需要某种程度的安全保护，但得到安全保护的数据将不到一半。
Web2.0存在的问题
Web 2.0主要存在以下问题：
数据的集中化：Web2.0发展到今天，大型技术和社交媒体公司主导着市场，并掌握着大量用户的个人数据。用户数据带来的收益并不能奖励到用户，而是被大公司掌控获利。
隐私和安全性：随着获取的数据量的增加，大型数据中心充当了有组织犯罪的温床。例如2019年英国的数据分析公司Cambridge Analytica（剑桥数据分析）通过非法获取的5千万Facebook的用户信息在美国大选中为川普服务。
网络规模：随着来自数十亿个连接设备的更大数据集，对现有基础架构的压力将越来越大。当今的客户端服务器模型运行良好，但不太可能扩展到下一代Web。
Web 3.0 畅想
对于下一代网络，《纽约时报》的John Markoff将其命名为“Web 3.0”，Web 3.0目前 还没有一个确定的定义，Berners-Lee提出的语义网经常被用作“Web 3.0”的同义词， 语义网将以类似人类的方式处理内容。广义上讲，Web 3.0应该包含以下特征。
无处不在的连接：任何时候任何地点连接任何人任何物， 这种连接是开放的、无需信任的、无需许可的。
语义网络：Web3.0将使用高效的机器学习算法以密码方式连接个人，公司和机器的数 据，并且机器能以类人类的方式理解并智能化处理数据。
智能网络：Web3.0是通往通用人工智能的进化路径，可运行人工智能应用，包括自然语 言处理、机器学习、机器推理和自主代理等。
自我主权：每个用户都能掌握自己的身份和数据。无需依赖第三方， 个人可以出售或交换他们的数据而不会失去所有权和隐私。
PlatON的使命与目标
PlatON结合区块链和隐私计算技术，建立一个去中心化的协作式隐私人工智能网络和全球大脑，以推动人工智能的民主化并建立安全的通用人工智能。
· 建立自主AI代理及其协作所需的基础设施，促进高级人工智能的涌现和进化，探索通往 通用人工智能的道路。
· 通过我们去中心化网络和开源软件工具，使任何人都能获得人工智能的力量，让AI技术 更好的服务于大众。
PlatON 2.0主要分为三个阶段目标来实现
1. 去中心化的隐私计算网络，建立一个去中心化的数据共享和隐私计算基础网络，连接数据所有者、数据使用者、算法开发者和算力提供者。
2. 去中心化的人工智能市场，实现AI资产的共建共享、敏捷的智能应用开发，提供从AI算力、算法到AI能力及其生产、部署、集成的全流程产品和服务。
3. 去中心化的AI协作网络，允许AI进行大规模合作，汇集了集体智慧来执行复杂的AI服务。
隐私AI网络
整个隐私AI网络分为三层：
Layer1 共识网络
区块链节点之间通过P2P协议连接，在不需要信任的环境下通过共识协议可协商一致。在区块链上，每个参与者都能拥有完整的数据副本，所有交易数据公开透明，因此原生区块链技术不具备隐私保护能力。
Layer2 隐私计算网络
通过区块链上的智能合约，可构建数据、算法和算力的去中心化的共享和交易市场，基于区块链上的密码经济学，可将数据、算力、算法货币化，形成有效的激励机制，激励更多的数据、算法和算力加入网络。
隐私计算网络可隐私地执行共识网络上的智能合约，也可运行流行的深度学习框架。隐私保护计算网络中的数据一般保存在本地，通过安全多方计算、联邦学习等技术进行协同计算，数据可用不可见。不仅仅数据的隐私得到保护，计算结果如训练完成的AI模 型的隐私也能得到保护。
Layer3 协同AI网络
隐私计算网络给人工智能提供了所需的三个关键要素:数据、模型和计算能力，形成去 中心化的人工智能市场，这将有助于创造更好的人工智能。人们提供他们的数据，开发 人员竞争提供最好的机器学习模型，整个系统作为一个自我强化的网络，吸引越来越多的参与者并创造越来越好人工智能。
隐私AI网络技术栈
目前，业界有不少项目试图将区块链、隐私计算和人工智能结合，有些将隐私计算和区块链结合增强区块链隐私保护和计算能力，有些将区块链和AI结合形成AI市场，有些利用区块链的去中心化构建算力和数据市场，都只能零散地满足隐私AI的部分需求，且不能有机结合起来，还没有形成成熟的隐私AI生态。
PlatON定位
首先，PlatON是一条底层公链，目标是构建隐私保护计算网络以及人工智能协作网络，主要应用是人工智能的训练和服务，以及自主代理。
PlatON项目重点关注隐私计算跟AI的结合，相比其他几个具有隐私计算特色的的公链项目(包括Enigma、Oasis以及Phala等):
·PlatON采用的隐私技术路线不一样，PlatON采用基于密码学的安全多方计算技术，而Oasis、Enigma和Phala则主要采用TEE技术。PlatON还是独立的完备的区块链网络。
· PlatON支持更复杂的机器学习的隐私计算，PlatON也将面向AI提供专用的隐私计算加速硬件。
· PlatON更聚焦于AI模型的隐私训练和AI代理的构建，以及AI代理的互操作，而不仅仅是区块链网络的layer2计算增强。
具体技术架构
PlatON整体技术架构
PlatON并不试图实现整个隐私AI技术栈，重点关注隐私计算跟AI的结合，整体架构如上图，主要包含隐私AI开发框架Rosetta，Layer1及其隐私协议，隐私计算网络Metis，隐私AI服务平台Moirae以及协同AI网络Horae。以下分模块详细介绍。
区块链Layer1及其上的隐私协议
Giskard共识
Giskard是BFT类的共识，包含多个方面的优化，在降低复杂度的同时通过并行进一步提 高吞吐量，具有高性能、低延迟的优势。
·三阶段Pipeline验证：一个区块经过一轮投票达成后即可进入下一个区块的共识，经过三 个区块投票达成可最终确认。
·并行出块和验证：将出块与确认分离，在Prepare、Pre-Commit和Commit阶段进行并 行处理。
·通信优化：采用聚合签名减少通信量，也提供基于Leader的优化版本，进一步降低通信 复杂度。
·视图切换优化：将视图切换流程整合到正常流程，无需独立的视图切换流程。
PPoS经济模型
PPoS采用Staking经济模型，每个LAT持有者都能参与PPoS。采用双层选择方案选择出块节点：
·PoS：任何一个节点锁定超过一个事先确定的最低数量LAT进行质押，即成为备选节点候选人，质押和委托LAT总量最高的前若干位候选人成为备选节点。
·VRF：采用VRF从备选节点随机选出验证节点后，验证节点可参与出块与共识。
双虚拟机支持
PlatON同时支持EVM和WASM虚拟机，兼容以太坊的Solidity合约，以太坊上的智能合 约稍作调整即可移植到PlatON。
隐私智能合约
EVM和WASM虚拟机底层均内置隐私算法(包括同态加密和零知识证明)，开发者可直接在智能合约中集成这些算法，保护合约内的数据隐私。
基于隐私算法，PlatON制定了隐私代币合约的标准及参考实现，该标准提供了铸币，销毁，与标准代币进行交互，实现将标准代币转账进行匿名化。
隐私AI开发框架Rosetta
Rosetta旨在为人工智能提供保护隐私的解决方案，而不需要密码学、联邦学习和可信执行环境方面的专业知识。
·Rosetta集成了主流的隐私保护计算技术，包括密码学、联邦学习和可信执行环境，并提供隐私统计分析算法库，回归、决策树、聚类等隐私机器学习算法库，以及CNN、RNN等隐私深度学习算法库。
·Rosetta可以跟TensorFlow、Pytorch、Spark、Flink等主流机器学习和AI框架结合，目前Rosetta实现了跟TensorFlow的结合，并重用了TensorFlow的API，允许以最小的改动将传统的TensorFlow代码转移到隐私保护的方式。
隐私计算网络Metis技术架构
Metis以去中心化方式聚集计算所需的数据、算法和算力，创造安全的隐私计算范式。
Metis支持两类不同的隐私计算:
安全多方计算
计算节点之间采用安全多方计算协议进行隐私计算，计算结果通过区块链智能合约返回给计算结果方，如果是AI模型训练，训练完成的AI模型可以部署到Layer3的AI网络，成为 其上的AI代理，并通过RELOAD网络发布服务。
隐私外包计算
如果用户有自己的数据和算法，但是没有足够的算力，可将自己的数据(同态加密后)和算法交给第三方计算节点进行外包计算。可将数据和算法分发给多个计算节点进行并行计算，计算任务可根据数据或模型进行分解。计算节点计算完成后，返回计算结果和计算证明，可验证计算的正确性。
隐私AI服务平台Moirae
全方位的建模流程
集数据导入、数据处理、模型开发、模型训练、模型评估、服务上线等功能于一体，提供一站式全方位的机器学习与深度学习建模流程，快速打造智能业务。
分布式模型训练和服务托管
Metis提供分布全球的算力，在AI计算层面支持GPU、FPGA等多种芯片架构，形成异构AI计算平台。AI开发者可以低成本地直接提交进行数据预处理、特征工程、模型训练等计 算任务，计算资源按需自动调度。
协同AI网络Horae
考虑到网络冗余和容错，AI模型一般可托管到多个服务节点，并且可以在服务节点间迁移。注册节点和评估节点构成智能搜索网络，进行AI服务和代理的搜索和交互。AI服务和代理 将其文本描述和标签登记到注册节点，以便用户发现它们的服务、定价、地址等信息，并调用它们。评估节点对AI服务和代理进行服务测试、评估和评级，通过共识算法建立一个信誉评分系统，并以此为依据进行搜索和推荐，使得其他用户能够迅速和容易地查询AI服务和代理。
应用与生态
AI预言机
现有的区块链预言机主要还是从其他数据源收集数据并映射到链上智能合约(比如price feed)，或者允许智能合约调用外部 API 来为区块链提供更多功能。
区块链中的智能合约无法在内部运行人工智能模型，将人工智能模型集成到智能合约中几乎是不可能的。通过AI预言机，可以将PlatON网络中的人工智能服务聚合并连接到智能合约。
以下是使用AI使智能合约更智能的几个用例:
· 基于生物识别方法的识别，例如人脸和指纹，使得区块链用户可以使用生物特征来控制账户，而不是使用私钥。
·基于价格预测和人工智能策略的自动交易，可根据投资回报率、风险评分和价格预测指 标优化策略。
·智能合约根据用户的信用评分决定贷款。
· 检查供应链中的产品是否为假冒产品。
生物医药
PlatON作为AI基础设施，为医院、药企、各类科研机构等提供可信的数据协同环境，将不同类型和领域的活动、研究领域、操作模式和数据流连接起来，形成规模化的数据汇聚效应，最大化地发挥医药数据集的价值，包括临床试验、用药、电子健康记录和患者基因组学数据等，形成药物基因组学、疾病组学、网络药理学、蛋白质结构模拟等多种技术手段的数据分析挖掘体系，从而加速新药的发现和研发进程。
金融风控
通过隐私计算技术，运营商、互联网平台、保险机构等多方数据通过密态方式开放更多的风控类私域数据标签与银行进行协作，支撑金融风控业务，实现贷前、贷中、贷后全流程监控，提高风控及时性。通过隐私求交集与隐私联合查询，可方便统计了解客户综合信用风险，且不泄露任何一方的客户ID与私域数据信息，形成风险联防联控联生态。
智慧城市
利用PlatON的基于多代理的AI自治协同网络，可以实现下图互联网大脑架构中云群体智能和云机器智能混合形成的智能协同网络。
举几个具体的场景，在智慧城市中，利用基于区块链的多代理人工智能数字化服务，可提供智能解决方案：
·结合用户大数据，可以有效判断各类产品的目标客户在城市中的分布，来提供店铺选址决策。
·相比传统的导航，智慧城市中的AI导航结合车-人-路等数据进行一体化路线预测，不仅能获取现在各地的堵塞情况，同时还能对未来进行预测。
总结与思考
PlatON 2.0白皮书勾勒了区块链、隐私计算与AI结合产生的巨大前景。主要通过区块链技术为AI提供智能执行与经济激励，通过隐私计算保护AI模型与数据的隐私。
同时，PlatON的系统设计也存在一些需要解决的问题：
· 隐私计算与AI均为计算量较大的工作，两者的结合将会给系统带来较大的计算和存储开销，需要对整体进行优化保证系统的性能满足应用需求。
· 目前针对各层分别设计了经济激励模型，但由于共识网络、隐私计算网络、协同AI网络三层的结合，可能带来潜在的系统性风险，例如攻击者可能损失共识网络层面的利益，去获取在协同AI网络层面的更大收益。
总的来说，随着区块链、隐私计算以及AI等技术的发展，PlatON的未来更值得期待。
参考文献
[1] Data volume of IoT connected devices worldwide 2019 and 2025, Lionel Sujay Vailshery,Statista, Mar 2021.
[2] Data Age 2025, David Reinsel, John Gantz, John Rydning , IDC, April 2017 and Nov 2018
END
文稿 | PlatON
视频 | Zeo
排版 | 杜立恒
审核 | Celia
本文转载自https://mp.weixin.qq.com/s/OIiwtldjliIIni7DIlm9Zg
