白碩表示，
人工智能最近幾年的興起很大程度上要歸功于深度學習技術的突破，而深度學習的突破又是由多個要素的飛躍一起促成的。其中第一是算力的大幅度提高，第二是算法的層次增長，第三就是數據的大規模積累。
“但是數據的積累這個問題有正反兩個方面，尤其是最近互聯網巨頭積累數據的速度已經遠遠超過了我們的預期，在沒有其他配套設施和法規的情況下，這樣大規模的數據增長是孤軍深入式的”，談到數據的權益問題，白碩擔憂地說道：“我們的數據匯集起來了，但是被其他人拿走了，學習了，個性化地分析、決策了，甚至是拿著我們的畫像去做危險的事情了。這樣的行為目前非常缺乏制約，我們數據方面的權益缺少保護。”
白碩表示，怎樣在不影響人工智能在數據上應用的情況下保護數據的權益，這是一個很復雜的問題。“醫學影像是一個特別典型的例子，每個醫院都把自己的影像當作寶貴的數據資產，但是要想獲得一個好的識別模型，少量的樣本不行的”，白說繼續說道：“數據是醫院的核心資產，要把大家的數據匯聚起來交到一個人手里，哪怕是交到大家都放心的第三方手里，都是一件很難的事情。”
在保護多方的數據隱私和數據安全的情況下將數據匯聚起來進行訓練以得到更好的模型和系統一直被大家認為是一個不可能解決的挑戰。但從白碩的觀點來看，機器學習和
區塊鏈的結合似乎為這個問題提供了一個解決方案。他總結道：“把區塊鏈加上多方安全計算、加上大數據去學出人工智能，同時保護大家原有的權益，在未來變成了可能。歐盟最近出臺了史上最嚴的數據保護法案，在這樣的背景下，這一領域AI和
區塊鏈技術的結合是一個很有希望的行業。”
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