在谈白皮书之前，先聊一下现在的互联网状态。21世界的互联网毫无疑问是数字时代的一个典型代表。数据成为人人争抢的致富密码，我们的个人信息每天都在我们知情或不知情的情况下被截取、被偷用，有些对我们不痛不痒，有些直接侵害我们的个人权益，各种因此产生的维权案例数不胜数，至此，健康的匿名性和隐私保护是大众急切的需求。数字经济时代的大幕刚刚拉开，数据作为数字经济时代最具价值的核心生产要素，除了对个人的微观影响外，在宏观上，也已经成为国际基础性战略资源，对国家治理能力、经济运行机制、社会生活方式产生深远影响。而PlatON2.0白皮书在隐私保护方面给了大众指引。
一、数字时代的智能化和隐私安全
在2.0版白皮书中，引用了大量的数据作为论证支撑，这也是数据的魅力之一。预计到2025年，全球联网设备将达到309亿台，联网设备及其服务创造极其庞大的数据规模，其中用户行为数据的规模与日俱增。IDC预测到2025年，全球数据将会拓展至163ZB（即163万亿GB），相当于2016年全年产生数据的十倍。这意味着互联网网民数量在极速膨胀，他们的需求及产出导致数据倍增，数据对我们的生产生活已经带来了不可忽略的影响和作用。人工智能系统开始改变格局，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兴业、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，并且这种差距还将继续扩大。 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。
二、何为“智能网络”
（一）从web2.0到webX.0
现如今我们接触的、使用的是web2.0，是一个覆盖数百万用户并促进沟通，组织和协作的平台。在使用的十多年来，如何保护隐私及安全性也是人们面临的严峻问题。具体表现在三个方面：一是数据集中化导致大型技术和社交媒体公司主导市场，并掌握了大量用户的个人数据；二是随着大数据的捕获，这些数据拥有者及机构充当了有组织犯罪的温床；三是随着人们对数据时代的使用需求，现有信息基础架构已逐步“体力不支”。虽然目前的客户端服务器模型运行良好，但随着未来对数据的需求，不太可能扩展到下一代Web。对于下一代网络，《纽约时报》的John Markoff将其命名为“ Web 3.0”，广义上讲，Web 3.0应该包含以下四个特征：无处不在的连接、语义网络、智能网络、自我主权。最近“元宇宙”的概念在各行业被广泛传播，被推崇，也是因为糅杂了以上几个特点，未来，网络将变得越来越自治和自组织，越来越智能，随着虚拟高阶认知和自我意识的出现，相互连接并变得复杂，全球大脑将自组织成全球思维。
（二）智能网络的核心技术
目前Web 2.0的兴起主要受移动互联、社交网络和云计算三个技术创新的推动。而智能网络的愿景是建立在区块链、人工智能和物联网三个技术创新推动上，也就是去中心化、AI、数据交换和交易。Web2.0向智能网络跨越的关键依然是数据隐私保护，数据所有权要真正回归个人，对于这个问题，隐私计算是新兴的解决方案和技术趋势。隐私计算使得个人数据更加安全和私密，让用户们真正掌握自己的数据所有权，从根本上来平衡数据安全和数据价值之间的矛盾，彻底解决数据的安全自由流动。
（三）人工智能的发展趋势及障碍
1.发展趋势
在过去的几年，互联网、移动互联网、物联网的强势发展产生了海量的数据，AI早已无处不在的出现在人们的日常生活中，从行业来看，人工智能已经在医疗，健康，金融，教育，安防等多个垂直领域得到应用。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。在主流人工智能领域，“图灵测试”、AlphaGo等成为业界探讨的热点。苹果，亚马逊，Alphabet，微软和Facebook等科技巨头投资巨资到通用人工智能研发上，根据西雅图研究公司Mind Commerce的通用人工智能报告，到2023年通用人工智能的相关投资将达到500亿美元；到2025年，全球企业应用和解决方案的通用AI市场将达到38.3亿美元，通用人工智能支持大数据和预测性分析的全球市场将达到11.8亿美元；到2027年，70%的企业和工业组织将部署AI嵌入式智能机器，全球经济活动的8%以上将由某种人工智能解决方案自主完成，而今天这一比例还不到1%，超过35%的企业价值将直接或间接归功于通用的人工智能解决方案。
2.发展障碍
（1）数据隐私与监管
人工智能越“智能”，就越需要获取、存储、分析更多的个人信息数据，不可避免会涉及个人隐私保护这一重要伦理问题。无规范的“智能”会滋生侵权、暴力等不和谐因素。目前世界各国相继推出法案对市场进行进一步规范，但仍任重道远。由于数据隐私和滥用问题，以及数据监管的加强，个人和机构不愿意共享个人和专业数据，资源有限的AI机构不能获得较大的有效数据集训练更好的模型，人工智能的重点已经从以AI基础算法为中心的导向，转移到以保障安全及隐私的大数据架构为中心的导向上。数据的隔离和对数据隐私的保护正成为AI领域的下一个挑战。
（2）训练成本昂贵
虽然硬件和软件的进步一直在推动人工智能培训成本每年下降，但由于人工智能模型的规模增长更快，导致人工智能的总培训成本继续攀升。
（3）集中化和非民主化
目前，人工智能的民主化意味着更多的人能够进行人工智能研究或构建人工智能驱动的产品和服务，民主化在资源和知识方面降低了进入壁垒，比如都有权使用强大的人工智能模型、有权使用算法和模型，且无需高级数学和计算科学技能、有权使用算法和模型所需的计算资源，但虽然AI取得了巨大的进步，但AI的好处并没有得到广泛利用，人工智能还没有实现民主化。大多数人工智能研究由少数科技巨头控制，人工智能的独立开发者由于经济实力、数据获取、人才等原因没有现成的方法来变现他们的成果，这导致进一步拉开其中的差距。
3.人工智能与区块链、隐私计算的关系
区块链、隐私计算和AI以不同的方式影响和作用于数据，相辅相成。区块链的共识算法可以帮助去中心化的人工智能系统中的主体协作完成任务。人工智能模型需要海量的高质量的数据来训练优化，大数据隐私和监管阻碍了数据的有效共享，区块链和隐私计算技术能实现合规所需的隐私和安全控制，促进数据共享和价值交换。区块链与AI结合可以使得数据货币化，激励更广泛的数据、算法和算力加成，创造更高效的人工智能模型。区块链可以使AI更加连贯和易于理解，AI训练决策过程中使用的所有数据、变量和过程都有不可篡改的记录，可进行跟踪和审核。
三、何为PlatON2.0
PlatON的使命和目标是，运用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，以推动人工智能的自主化并建立安全的通用人工智能。这个过程目前看要走的三阶段如下：
1.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、算法开发者和算法提供者；
2.建立去中中化的人工智能市场，实现AI资产的共建共享、敏捷的智能应用开发，提供从AI算法、算法到AI能力及其生产、部署、集成的全流程产品和服务；
3.部署去中心化的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。
（一）隐私人工智能网络
1.隐私人工智能网络的分层与递进
共识网络，通俗讲即在区块链上，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。通过在共识网络上叠加基于同态加密、零知识证明、TEE等技术的隐私计算协议，链上数据和计算的隐私可以得到保护。
隐私计算网络，隐私人工智能网络技术栈，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。
协同AI网络,利用隐私计算网络的数据集和计算资源，可以进行训练出AI模型，这些AI模型可以部署在AI22网络中，并通过AI代理对外进行服务，形成AI服务市场。通过多代理系统（Multi Agent System）等技术，可运⾏AI代理进行通信和协同，创建越来越多的创新AI服务，并实现AI DAO，形成自治的AI网络。
2.隐私AI网络技术栈
根据隐私AI的基本要素和依赖的技术，隐私AI网络的技术栈如上图，2.0将相关的区块链项目归类到某个技术领域。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，虽然看起来数量较多，但是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。
3.PlatON的定位与竞争分析
PlatON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综合使用了区块链、隐私计算和人工智能技术，具有去中心化、隐私保护、高性能、低训练成本、低开发门槛、监管合规的优势。PlatON项目重点关注隐私计算跟AI的结合，相对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。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计算增强。
四、 整体技术架构
从整体技术架构上看，PlatON并不试图实现整个隐私AI技术栈，而是重点关注隐私计算跟AI的结合，通过共识网络、隐私计算网络，在数据、算法和算力方面为隐私AI平台提供了去中心化多方协同及基础设施，使得AI执行的基本元素可以去中心化的方式组织起来，让参与者对网络有充分的信任。隐私AI服务平台，为参与者提供了更高级的生产工具，使参与者能够在平台上更高效的完成自己的诉求。而AI代理治理网络，即在前三者的基础上，所形成的一个基础AI服务的应用组织平台，从而实现市场化应用需求和AI模型创作者的成功能够有效对接，实现技术突破和技术创新来解决现实问题，真正服务于实体经济建设。
所以，2.0的白皮书给我们展现的是一个区块链行业落地服务于实体经济的一种方案，是理想照进现实的展望，期待PlatON未来在隐私保护方面做出更多突破，未来对于隐私保护是强命题。
SimonZ
