利用区块链，我们可以构建一种更加开放的分布式的人工智能的生态。在这个生态当中，数据和算力不会垄断在少数的这些大公司手中，我们每个人的数据都可以建立一个分布式账本，让数据变成我们公民真正的资产，然后我们去主动平等地参与人工智能的建设，去分享人工智能时代所带来的收益。与此同时，这种分布式的人工智能的新生态也建立一种新的信任关系，这种关系不是建立在对权威的信任上，而是建立在对规则的信任上，每个用户基于自己的数据，基于自己的知识去选择相信或者不相信其他人，从而构建起一种新的协作网络。这个协作网络就跟我们现在社会的人际交际网一样，会成为未来社会运行的基础。
区块链是一个分散的、分布式的交易分类账本，它包含透明性、可信任、可验证性和智能合约等特性。分散和分布式意味着信息以这样一种方式存储在网络上后，其中的每个节点都可以访问数据，而不需要获得中心服务器的许可。网络也是分布式的，因为交易发生在每个终端，不需要集中协调。分类账本是交易的记录。区块链记录了两个独立的交易方之间的互动记录，无论是金融交易所，还是监管链，都显示了随着时间的推移，事情何时发生了变化。
由于区块链中的每个区块都包含不同的经过加密或编码的信息，因此区块链可以帮助确保数据的可信任性和可验证性。区块链中的“链”和“区块”的概念是，每一个“区块”都有自己的信息，这些信息包含了与其前面的“区块”的链接，这些链接延伸“链”并形成了可验证的监管链。
任何单个参与者都不可能在不使特定“区块”中的整个信息链失效的情况下更改“区块”中的信息，从而破坏这个“链”。由于该链分布在无数其他地方，并且在其他各方之间，一旦要对该链进行更改，就需要所有各方的一致同意。
谈到区块链概念，就势必会谈到智能合约。它是分散的代码片段，可以在满足特定的操作链时触发。通过这种方式，当你有两个参与方希望执行安全、可信的交易而不需要使用中介时，这将成为区块链的理想用途。
第一个好处就是你可以在无中介的情况下，在所有各方之间共享机器学习模型。面部识别软件就是一个很好的例子：如果一个设备知道一个人的相貌并将其上链，那么其他连接的设备也能知道这个人的相貌。
当其他设备上传自己的面部识别数据时，其他设备将获得将其用于面部识别模型的能力。由于这发生在区块链上，没有对面部识别的中央控制，因此没有一家公司能够拥有或存储这些数据。这种方法还允许每个人都能通过使用集成的人工智能和区块链来更快地参与学习和协作。
人工智能系统还可以通过使用区块链来促进跨多个模型的数据共享。一个很好的例子是在在线零售中使用机器学习模型进行产品推荐。如果在线商店知道某个购物者的偏好，之后若该客户转到了另一个商店的网站，则可以通过区块链连接这两个站点，以共享可信的个性化信息。
这可能会成为那些希望彼此间共享个性化信息的小型电子商务网站的必争之地。不同于每家公司收集他们自己的个性化数据，他们可以在区块链中互相分享这些数据，这无疑加剧了亚马逊和沃尔玛这样的网站之间的竞争，尤其是当这些网站已经开发了自己的数据系统来收集客户的这些信息。而这对客户的好处是，作为信息被分享的交换，他们可以从中得到更好的价格、定制化的购物体验等服务。如果所有信息和支付系统都通过区块链存储和共享而不是集中的数据服务器，这还可以防止数据被泄露。
区块链不仅可以被用来共享模型和数据，还可以以一种跨多个人工智能系统共享的方式，帮助扮演“智多星”的角色。如果我们能够将所有共享学习的优势和区块链、人工智能结合起来，那么就能将机器学习结合起来，然后使这些学习结果与网络上所有的人工智能系统共享。这样一来的好处就是没有人能独握它，即使是政府也无法控制机器人或共享的大脑，它可以是不偏不倚的，因为大量的信息都来自不同的领域和不同的角度。
另一个应用是解决可释AI的挑战。深度学习领域的一个更重要的问题是，对于什么输入导致什么输出，以及它们如何影响整个序列尚没有一个清晰的概念。如果在深度学习神经网络中出现了什么问题，我们就无法知道如何识别和纠正这些问题。这实际上就是神经网络的“黑盒子”问题，毫无真正的透明性或可解释性。
然而，如果我们使用区块链，我们就可以记录个人行为如何以一种不规范的方式导致最终决定，并可以回头看看哪里出了问题，然后解决它。区块链将被用来记录事件，且在之后不会被修改，例如自动驾驶汽车的决策和行动;同时这也可以增加信任，因为区块链元素是客观的，只是用于存储和分析，任何人都可以进入其中查看发生了什么。
最后，人工智能系统通常可以用来改进区块链。机器学习系统可以持续关注区块链中发生的事情、查找存储数据类型中的模式和异常，以及观察在特定服务器上执行的操作，并用于在可能发生紧急事件时向用户发出警报。同时，机器学习系统还可以寻找正常的行为，并标记出什么是不寻常的。人工智能系统可以帮助区块链更安全、更可靠、更高效。
虽然AI与区块链融合的世界很有可能充满了不切实际的炒作，但也的确存在着实际、真切且现实的方法，可以使这两个新兴技术实现彼此受益，并为那些希望在其工作平台中实施这些技术的人提供真实的成效。
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