区块链和人工智能这两个词在外面喊得非常响亮, 真放到项目里去做的时候, 说得好听一点就是拿区块链技术来作为一个登记账目的本子,拿人工智能技术去处理那些链上乱七八糟的数据。
我在这个领域干了整整两年时间, 有着非常真切实际的感觉: 大家千万不要相信表面的概念, 要相信数据流这个环节是否真的能够顺利运行。
我这边正在操作一个项目, 主要任务是把供应链的区块链接口提供给一个大模型来做异常检测工作。在刚开始的时候我的方法非常笨拙且简单粗暴, 试图将所有数据全量地上链处理, 这导致人工智能进行推理计算的速度变得极其缓慢糟糕, 效率低得简直就像老牛在地上缓慢耕地一样吃力费劲。
经过调整之后, 我们改变了策略, 仅仅把数据的哈希摘要放置到链上存储, 而原本的原始数据则全部转入私有化存储系统中去进行处理, 这样一来模型那边的运行和运算速度才能够正常启动并流畅运作起来。
你有没有发现, 现在的那个g人工智能, 所需要的, 其实是那种煮得非常干净的饭菜意思的数据。而区块链所提供的这些东西, 更像是一堆带着外壳的农产品。所以呢, 在这中间, 必然得有一个人或者一个环节出来, 把这些贝壳给剥掉, 里面的核心部分才能被吃下去。
有一句心里话要说, 将这两个事项同时进行的情况下, 成功的概率并不确定, 往往会出现成本先于收益出现的情况。我已经看到了三个项目实例, 其中有两个项目因为无法明确计算上链的成本而以失败告终。
如果你真正地想要进行此项工作, 那么就不应该在刚开始的时候就着手处理全流程的操作, 而是应该首先选择一个较小的应用场景——例如物流签收的那一刻——并将模型的接口和区块链的接口运行顺畅之后再进行下一步的工作。我手头实际已经运行的成功案例也就仅有的两三个例子, 请不要对此产生不信任的态度。
