微众银行副行长兼首席信息官马智涛在万向全球区块链峰会上，给我们带来了关于现阶段银行对联盟链跟公有链的观点的主题演讲《联盟链的升华——公众联盟链》。
让我们了解到了一个新名词“公众联盟链”，从马行长的演讲中我们可以看到公众联盟链未来的可行性，公众联盟链很有可能会是打开分布式商业模式这道大门的钥匙。
那今天，我们来听听白硕带来我们的精彩演讲——“背靠背知识协同：区块链与人工智能结合的新途径”。白硕认为，背靠背数据协同具有非常广泛的应用场景，在技术上很有挑战性，其在人工智能、神经网络训练领域可以起到很好的作用。
目前大数据时代数据的高度融通，不能流通有他的现实原因，白硕认为一个是不愿意分享，一个是不敢分享，一个是不能分享。这给大数据时代数据的高度融通负面说是提出了障碍，正面说是提出了挑战。这造成了两难，你又想飞翔，但是又要保护。
如何使保护数据不离开原有边界，又能在宏观上引导数据流通，形成合成、协同的效果？如何做到不泄露参数，就能以这些参数来做输入的计算？如何不碰对手方的内容，还能实现和对手方的互相联通？这就离不开区块链研究探索。目前的方式基本上是以区块链为基础，加上安全的多方计算。其目的就是在不泄露实体信息的情况下，去见证一个“关系”，这就是背靠背协同机制想要达到的目的。
白硕认为，交易对账、产品溯源和金融的供应链，都可以运用上区块链的技术在不泄露实体信息的情况下，去见证一个关系。这都是背靠背协同机制在未来想要达到的目的。
白硕给我们分享了两个现实的案例，一个是背靠背求交集；一个是背靠背训练模型，或者叫协同学习。
案例一
两个机构合作，一个机构是广告商，一个机构是手机商，如何把双方共有客户的手机号码筛选出来，同时每一方不知道对方手机号码的全集。
解决方案：
进行某种扰动或者加扰。A先加扰，给对方，对方加扰，给智能合约。B也是，先加扰，再给A加扰，再给智能合约，由智能合约来求加扰之后的数据交集。大家会问，加前后的顺序是不是有问题呢？我们说，只要加扰的算子在数学上叫做可交换的，其实它就是成立的。用这种方法的时候，只要算子足够安全、足够可靠的时候，就可以利用它做背靠背求交集的工作。这种方法，可以支持一些不希望透露全集的双边和多边合作，各自只要部署各自的智能合约节点，部署各自的加扰软件模块就可以把这个事做下来。
案例二
有几个医院，医院各自有某个病的影像数据，这些影像数据合在一起，会训练出一个更好影像识别模型。但是影像数据各医院当宝贝不拿出来，在不拿出来的情况下，传统办法看起来，就没有办法做相当于数据汇聚效果的模型训练。
解决方案：
利用假数据。每个人手里有真数据，利用真数据训练一个模型。针对模型，生成假数据，跟真数据具有高度一致的分布。两边都有假数据，把假数据给对方，把对方的数据跟自己的真数据和对方的假数据进行混合，混合之后再进行学习。这是传模型的方法。
白硕总结道：“背靠背数据协同是一个真实需求，它有非常广泛的应用场景，它在技术上很有挑战性。也通过第二个案例可以看到，第一个案例是使用了密码学，第二个案例我们没有用密码学，用的是生成对抗网络。生成对抗网络的方式，把它跟区块链进行叠加，就可以看到它同样可以起到背靠背数据协同的作用，特别是在人工智能、神经网络训练领域可以起到很好的作用，这也为我们今后区块链的实践增添了一种新的选择。”
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