王峰：有数据统计，2017年，全球范围内投入人工智能领域的资金有152亿美元，比2016年增加141%。2017年，全球范围内区块链和数字货币领域的投融资笔数达63笔，融资总额为49亿元，如图3.2所示。而2018年一季度，全球区块链领域的融资额就已高达67.2亿元，超过2017年全年的融资额。我注意到，很多侧重人工智能领域的基金转向了区块链领域，比如百度全力以赴投入人工智能领域的灵魂人物陆奇在离开百度后也提出，人工智能的数据获取和开发需要与区块链结合。我们是不是可以这样理解，越来越多的人工智能创业者和投资者把关注点转移到人工智能与区块链的结合上？
图3.2 2017年全球区块链和数字货币领域投融资数据统计
宋晓冬：对人工智能和区块链的交叉领域感兴趣，并且在这两个领域都有丰富经验的人其实非常少。我偶尔遇到做过人工智能工作也做过区块链工作的人，总会很激动，我们需要更多这样的人才。为了促进区块链领域的进一步发展，我们设立了绿洲大学奖学金，[26]为这一领域内有前途的研究人员提供指导，同时提供一小笔津贴，帮助他们去研究，有兴趣的朋友可以看一下。
王峰：如今，还有一些学者和投资机构不愿意提及和涉足区块链。你之前一直围绕人工智能探索新技术的发展，在深度学习、人工智能的应用领域有很深的研究，如今将重点放在了智能合约的区块链项目上。在你看来，区块链会对人工智能产生什么影响？人工智能可以解决区块链目前存在的哪些难题？两者是如何相互赋能的？“人工智能+区块链”首先落地的应用场景会是哪些？
宋晓冬：除了区块链和计算机安全，我还做过人工智能和深度学习方面的很多研究。我觉得人工智能和区块链的交叉领域非常有趣，而且非常重要，其中有很多有意思的问题和新的方向值得探索。
举个例子，在绿洲平台上，一些分布式应用的开发人员开发了一款可有效保护个人隐私的医疗数据交易应用。众所周知，由于医疗数据本身十分敏感，这类信息往往不易搜集，医学研究人员很难获得足够的数据用于科研工作。
利用绿洲平台提供的隐私保护功能，医学研究人员可以编写含有训练机器学习模型代码的智能合约。智能合约还可以设置使用条款，限制全部数据仅能用在这个智能合约的训练机器学习模型中，而不会用于其他场景。它还可以规定用户如何向智能合约提供数据以获得报酬。用户在同意智能合约的使用条款后，便向智能合约提供数据。当搜集到足够的数据时，智能合约便可以开始训练机器学习模型，医学研究人员可以在此基础上评估模型的有效性。
绿洲平台既可以支持智能合约确保用户的数据隐私得到保护，又可以利用获得的数据训练机器学习模型。正如我们看到的，这种方式在很大程度上减小了医学研究人员和制药公司获取医疗数据的难度，进而帮助训练机器学习模型，找到治疗疾病的方法。用户可以通过提供数据获得报酬，在数据隐私得到保护的同时，又为社会医疗进步做出了贡献。这只是区块链帮助解决深度学习不易获得数据的一个例子。
相同的技术还可以应用在许多其他领域，比如，不同数据源之间可以搭建合作桥梁，建立信用评分模型，在欺诈检测中，训练更好的机器学习模型等。
此外，我希望区块链技术可以帮助人工智能技术民主化。随着人工智能变得越来越强大，我们需要考虑是谁控制了人工智能的力量。
我认为，对于个人用户而言，能够控制人工智能的功能非常重要，这样，人工智能才能按照用户的最佳利益行事，这与现有人工智能的工作方式截然不同。我希望智能合约通过拥有机器学习功能，实现满足用户最佳利益的智能合约和人工智能agent[27]。