普林斯顿大学金融学教授：区块链的“三元困境”

下面要带大家了解的是普林斯顿大学金融学教授：区块链的“三元困境”，希望能给网友您带来不错的体验。

普林斯顿大学金融学教授Markus Brunnermeier：最近，我和Joseph Abadi合作研究的一项内容是区块链的三元困境。

什么意思呢？三元困境指，我们希望同时拥有三个特征，但只能拥有两个。

理想情况下，我们希望三个特征同时成立，但实际只能实现其中两个。

这三个特征是什么呢？三个特点是：一、独立性，即，系统自给自足，无需要依赖系统外部因素。

这是第一点:二、资源效率，即，减少资料浪费。

我们看到，区块链、加密货币以及其他基于区块链的分类账，比如供应链管理，这些会耗费大量电力。

我们设立的协议等都会记录到区块链上，可能产生大量的电力浪费。

我们希望减少电力浪费。

这是第二点。

三、单个实体不能获得租金获取。

即，避免实体获得部分租金并从中获益。

我们希望这三点同时满足，但做不到，只能满足两个。

如果是集中式分类账，就会出现垄断。

一个实体负责写账本，或者两个相互竞争的分账本。

比如，某个实体负责运行一个支付系统，这个实体必须报告真实的交易数据以保持可信。

因为如果失信，就会失去所有未来的租金。

但必须有租金才能获益。

可以通过这一方式激励实体保持可信。

主持人：首先请问Brunnermeier教授。

我们对您最新提出的关于人工智能管理和区块链经济学的观点十分关注，您能否讲一讲您在这一领域的最新研究成果，以及，对于将人工智能、大数据和物联网与区块链相结合来解决区块链理论框架中的一些挑战，您有何看法？谢谢，很高兴来到本期节目与大家交流。

我想讲讲区块链和人工智能的融合，以及两者之间有何联系和区别。

我在身后放了一张图表，今天想和大家谈谈人工智能的治理，以及区块链和人工智能的问责。

关于两者的关键区别：区块链的本质特征在于记账，即记录发生过的事件，记录过去做出的决定:而人工智能、机器学习等旨在预测未来，或做图像识别，即关于现在或未来的决定。

我认为，这是两者的关键区别。

但这两者都存在问责方面的问题，因此需要人工智能治理。

最大的挑战是什么？先说人工智能。

人工智能面临的重大挑战是，一切都在黑匣子中进行。

你输入信息，黑盒子处理信息，然后给到输出信息。

但很难说清楚，这些信息是怎么处理的，谁对此负责？这主要涉及相关性或因果关系。

因果关系中，很重要的一点是确定谁负责，“这个人负责”或“这台计算机负责”。

我们必须在法律体系中必须明确这一问责，这是一大挑战。

如果是交互式人工智能，则挑战更大。

比如，公司A运行一个人工智能系统，公司B运行另一个人工智能系统，这两个系统交互、交易等等。

问题是，如果出现事故或者出现问题，是哪个系统造成的？我们无法查看各个人工智能系统的黑匣子内部。

这是一个巨大挑战，我们需要认真思考如何解决。

这个问题我们一会儿进一步讨论。

举两个例子：一、自动驾驶汽车，公路上两辆自动驾驶汽车发生车祸。

我们必须确定是哪辆车的错，谁为此车祸负责。

这些问题非常重要，在经济学和法律中将更为常见。

二、算法交易，一会儿我也会讲算法交易。

讲的是未来决策，即，预测未来会出现什么情况，然后根据预测做出相应决策。

区块链是什么？区块链本质在于记录，记录发生的事件。

我们需要达成一项协议，各方都遵守协议。

记录分为不同方式。