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    AI將如何改變區塊鏈？
    盡管區塊鏈極其強大，但也存在自身的限制。其中一些是技術相關的，而有的則來自于金融服務領域固有的思想陳舊的文化，但所有這些都會在某種程度上受到AI的影響：
    電力消耗：挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力以及金錢才能完成。而AI已經被證明是優化電力消耗的有效手段，所以類似結果也可以在區塊鏈方面實現，這也許會導致挖礦硬件方面的投資下降。
    可擴展性：區塊鏈正在穩步地以每10分鐘1MB的節奏在發展，目前累計已達85GB。中本聰首次提出可以把“區塊鏈修剪”（比方說刪除有關已完全消費交易的不必要的數據）作為可能的解決方案，AI可以引入諸如聯邦學習等新的去中心化學習系統，或者引入新的數據分片技術來讓系統更加高效。
    安全性：即便區塊鏈幾乎不可能被攻擊，但區塊鏈更深的層和應用就沒那么安全了（比如DAO、MtGox、Bitfinex等）。過去2年機器學習取得的不可思議的進展使得AI成為區塊鏈極好的盟友來保障安全的應用部署，尤其是鑒于該系統架構的固定性；
    隱私：擁有個人數據的隱私問題引起了對競爭優勢的監管和戰略性擔憂。同態加密（直接對加密數據進行操作）、Enigma項目、Zerocash項目，都是可行的解決方案，這個問題跟前面的可擴展性和安全問題是緊密關聯的，重要程度也是一樣；
    效率：德勤（世界四大會計事務所之一）估計區塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。一個智能系統可能可以最終實時計算出特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，從讓其他礦工有可能可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。此外，即便存在某些結構性的約束，效率更好能耗更低也許也能降低網絡時延，從而讓交易更快；
    硬件：礦工（未必是公司也可以是個人）把難以置信的金錢投入到專門硬件組件中。既然電力消耗一直都是關鍵問題，很多解決方案都被提了出來，未來還會引入更多。只要系統變得更加高效，其中一部分的硬件可能就會被轉化（有時候是部分轉化）為神經網絡所用（挖礦巨頭Bitmain正在這么做）；
    人才缺乏：這是信仰之躍，但同樣地我們正在試圖自動化數據科學本身，我看不出為什么我們無法創建可以創建新的分類賬的虛擬代理（甚至影響和維護分類賬）；
    數據：在未來當我們所有的數據都放在區塊鏈上，公司可以直接向我們購買時，需要幫助來進訪問授權，跟蹤數據使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚個人信息發生了什么事情，這正是智能機器的工作。

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