案例基本内容和执行情况
行业痛点:数据资源的流动性和可获取性是大数据应用和产业发展的基础,但这里面存在很多困难的点,包括用什么样的数据标准去衡量数据质量,怎么样对数据进行定价,以及在数据交换和共享过程中实现隐私的保护。
解决思路:
基于区块链技术的可信数据交换方案,结合区块链链上能力与链下能力,在链上存储数据目录和数据授权,在链下通过构建安全可信的数据传输通道、安全多方计算等平台,实现数据的可信计算、可信传输。
作为以区块链技术为支撑的可信数据交换平台,可信数据交换方案精准连接数据使用方、数据提供方、建模服务方、监管方等,实现身份数据、数据目录(数据定义)、数据授权(线上协议)、共享数据的链上操作。可信数据交换方案支持多种数据交换模式,可以支持加密密文数据交换和共享,支持基于数据目录、数据授权的共享,也支持基于数据模型、数据计算的数据共享。

案例主要经济成效和社会成效分析
本项目成果正在用于某市的政府部门间数据交换项目。
1. 可信数据交换平台为数据开放共享、数据交换提供了一种可信、公正、透明的执行环境,让数据交换不再依赖第三方权威机构和运营方。
2. 利用区块链、大数据等技术,打通政务、医疗、保险等领域存在的数据孤岛顽疾,解决数据流通难的行业痛点,让数据产生价值。
3. 通过打通可信数据上链、可信数据授权、可信数据计算、可信数据交换等环节,有利于构建以数据为核心的分布式信用社会。
为何采用区块链技术,说明区块链在其中的不可替代性:
(1)数据权属。数据上链即确权,同时通过智能合约约定数据共享范围,执行数据权属的有序转让与流动。
(2)数据质量衡量。通过智能合约以及业务共识,可信数据交换方案提供一种一致的、基于规则的数据质量衡量方式;
(3)数据定价。方案支持通过智能合约实现复杂的定价模型,支持数据交换或有价使用,并实现高效、安全的多方利益分配机制;
(4)数据安全与隐私保护。差分隐私、同态加密等加密技术可以实现对个人数据信息保护的前提下,实现数据计算任务。同时,方案具备透明日志记录以及可追溯、不可篡改的特性,支持安全、透明的追溯审计。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。