区块链 机器学习，能突破数据的垄断，做可控的“摩洛克”吗？(5)

目前还没有人建立一个成功的基于区块链的数据市场。海洋协议（去中心化的数据交换协议）是一个初步的尝试。
还有一些是通过建立安全的计算网络开始的。Openmined正在创建一个多方计算网络，用于训练机器学习模型，该网络可以在任何设备上运行，包括游戏控制台，然后扩展到安全的MPC上。Enigma也有类似的策略。
最让人着迷的最终状态是相互拥有的元模型，它记录了数据提供者和模型创建者的所有权，其权重与他们提供的智力成果成正比。这些模型会被标记出来，随着时间的推移会产生回报，甚至可能会被那些训练它们的人管理着。这是一种相互拥有的蜂群思维。最初的Openmined视频里介绍的是迄今为止我所见过的最接近的。

8. 哪些方法可能首先奏效?
我不会说自己知道什么是最好的构造，但我有一些想法。
我在用来评估区块链思想的一篇论文里是这样说的:对那些数字原住民类人群在区块链上的交流来说，区块链上的人越多越好。区块链上的本地语言越少，就会越多地得到第三方的信任而被第三方引用，随着复杂性的增加，减少使用其他系统作为构建块能极大地方便大家的使用。
在这里，我认为这意味着，如果创建的价值是可量化的，那么系统更有可能被使用——最好是直接以金钱的形式，最佳的方式就是令牌。这是一个干净的闭环系统。
将加密货币交易系统的前述例子与一个用x射线鉴别肿瘤的方法进行比较。在后者中，你需要说服一家保险公司，告诉他们x射线模型是有价值的，并协商如何确定这个价值，然后，在取得信任的一小群人身体上验证这个模型的成功与失败。
但这并不是说，在数字化的社会中，那些起积极作用的正和游戏不会出现。像前面提到的推荐系统就可能非常有用。如果应用到管理市场上，则是另一种情况，模型可以以编程方式在链上采取动作，系统的奖励是令牌(这个例子来自管理市场)，可以再次创建出一个干净的闭环环境。现在似乎还不太清楚，但我希望区块链本地任务的领域会随着时间的推移而扩展。