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TON:金色深核|對話PlatON曲俊杰:如何定義新的數據計算形式?_plato幣能漲多少錢

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Time:1900/1/1 0:00:00

互聯網苦數據隱私久矣。

漫長的數據泛濫時代,成就了很多以數據為核心要素挖掘價值的平臺和企業。而當用戶、監管者意識到數據價值應該歸于用戶時,卻已感到無力實現。

因為這將是一次用戶、平臺、監管者三方長期聚焦才能改變的持久戰,更何況在意識到其重要性與制定規則、研發技術、落地之間,還隔著諾大的空洞。

在這樣的背景下,區塊鏈項目卻向數據隱私發起了集中式的挑戰。

以同態加密、多方計算、可信執行環境、零知識證明等一系列技術為代表的區塊鏈隱私計算項目,在嘗試將數據保護起來,融合區塊鏈的權益歸屬和激勵方式,改變數據隱私現狀。

《金色深核》欄目獲悉,4月中旬,隱私計算網絡PlatON將上線主網,在主網運行半年后,還會繼續上線隱私計算層,將把隱私計算服務、數據發現等為數據搭建的服務流程上線。

PlatON團隊集中了金融、密碼學、數據服務、公鏈等多背景研究人才,以解決數據隱私為目標,已聚焦于將關于數據的協議根據法規細化,詳細區分數據流通過程的所有權定義。

而為了將網絡性能提升至為數據隱私所用,PlatON對網絡的設計也極有特色,從PlatON的第一版白皮書中可以發現,整個網絡結構分為了3層,包含區塊鏈總帳本的layer1、隱私計算層layer2、跨鏈輸出層layer3。主網上線的時間會成為整個架構啟用的開始。

PlatON主網結構里的layer1和layer2

此前,為了金融數據領域的嘗試,在2020年8月,PlatON上線了先行測試網Alaya,該網絡聚焦于金融數據層面的測試。而PlatON主網將代表著對更廣泛數據服務的開始。

PlatON很早就進入了《金色深核》欄目的研究視野,在主網上線之前,為了更詳實的了解PlatON的部署,《金色深核》欄目策劃人王航與PlatONCTO曲俊杰進行了深度對話,對網絡功能分配、網絡設計、隱私計算面向數據的范式實現等進行了探討。

在本文中,你將獲取到以下關鍵信息:

1.Alaya先行網對金融領域的偏向性會更強。而PlatON主網對layer2隱私計算層偏向會更強;

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2.PlatON的layer2不只是為了擴容;

3.主網上線半年左右,PlatON網絡會推出隱私計算層。

4.PlatON在通過數據、算力的隱私保護模型去定義出一個“面向數據的計算方式”。

5.PlatON在安全計算硬件上已經有很大突破,對于現階段的公開算法提高了100倍左右。

6.因為數據種類繁多,屬性復雜,PlatON正在用復雜的協議去定義數據法規的細節。

PlatONCTO曲俊杰

以下為對話實錄,經《金色深核》欄目整理,力求還原對話過程中的精彩部分,以饗讀者。

Alaya與PlatON

《金色深核》欄目策劃人王航:

第一個問題關于Alaya與PlatON,PlatON主網即將上線,但此前已經先發布了Alaya先行網,為什么要分主網和先行網?

這樣的安排,是否很像Kusama先行網和Polkadot主網的部署,兩個網絡的功能作用是如何分配的?

PlatONCTO曲俊杰:

以Kusama和Polkadot做比喻,有類似的地方,也有完全不一樣的地方。

類似的地方是,一個是先行測試網,一個是主網。不同的是,Alaya是側重金融基礎設施的沙盒,PlatON要做隱私計算網絡和分布式經濟基礎設施,其核心是對數據做隱私計算處理,而數據是多種多樣的,在數據類別里,金融數據是比較成熟完善的,所以對沙盒來講是個很好的落地的實驗對象。

所以,Alaya是一個聚焦金融的沙盒和先行示范區,會成為各種新功能和新實驗的區域。

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PlatON是我們的主目標,是未來的隱私計算網絡和分布式經濟基礎設施,今年在主網推出之后,再過半年左右的時間,PlatON會再次推出一個隱私計算層,這個計算網絡里會包含服務發現、數據發現、算力發現等等。

重新定義layer1、2、3

《金色深核》欄目策劃人王航:

那Alaya對金融領域的偏向性會更強。PlatON對layer2隱私計算層偏向會更強。

PlatONCTO曲俊杰:

可以這么說,不過關于layer2的定義,我也想跟你探討一下。

的確我們現在有layer1、2甚至layer3的定義。但其實這些是上一代區塊鏈生態的一種定義。

例如以太坊生態里的layer2主要為了擴容,我們已經在Layer1做到了,我們的layer2很明顯并不是為了擴容。是著眼于數據,著眼于隱私分布式計算。

所以現在定義的分層是傳統視角,在PlatON的世界里,我們希望重新定義layer1、2,甚至可以沒有layer1、2,是一個整體的區塊鏈基礎設施,它包括了記賬、共識治理等等,是經濟和生態建立的基礎。

另外,傳統對于layer3也沒有一個準確的定義,我認為我們的layer3,更準確的描述是把隱私的功能,通過類似跨鏈協議的方式,輸出給其他的公鏈和生態。

以此去重新定義layer1、2、3。

《金色深核》欄目策劃人王航:

此前在全面了解PlatON的時候,看到了咱們的文檔敘述里面,有一個layer3的定義,但我發現layer3的這一層的特性,包含了子鏈模塊和多鏈模塊。

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對比后發現,它似乎很像是一個偏向于為應用層提供的SaaS。

而再看layer2,像您說的并沒有完全用layer2擴容,layer2的特性是包含多方計算的隱私計算層和巨大的算力集成。

這個部分很像云計算架構里面的中間層部分。

最后layer1是一個區塊鏈的總賬本。

所以我認為用123這種傳統分層的方式,確實不夠清晰,可能會在功能上產生混淆。更好的理解應該是站在將它定義為一個面向服務的云架構,區塊鏈層就是IaaS,layer2就是PaaS,上層就是SaaS,我認為值得用這樣的方式對比理解。

PlatONCTO曲俊杰:

layer分層概念是我們的第一版白皮書為主解析出來的。現在區塊鏈行業迭代因為opensource的特點發展非常快,我們也認為該進一步梳理類似像剛才提到云服務架構這些。

此外,平臺還包含存儲、算力等。

SaaSPaaS都是比較成熟的概念,我們可以把算力、存儲通過新的模式最終抽象成為一個隱私數據的分布式計算平臺。

如果對比傳統云架構,PlatON也具備優勢。

在云架構里,很難合理的去按照經濟模型去分配各方的貢獻。而PlatON是通過數據、算力的隱私保護模型定義出一個叫做面向數據的計算方式。

就像區塊鏈和數據庫的對比,

區塊鏈的把這種分布式數據庫和經濟模型、治理模型結合在一起。而PlatON希望把現有的云服務架構的概念拆分之后,啟用新的面向數據的計算形式。可能是通過一種新的協議、算法變成另外一種維度的重新組合。

PlatON的數據隱私是如何塑造的?

《金色深核》欄目策劃人王航:

明白。我有一個思考。這中隱私數據服務的范式。如果toc就是APP,tob的就是服務,在應用端,是不是會割裂的比較嚴重?最終發展博弈后,可能會比較偏向tob,或者形成企業Service平臺?

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PlatONCTO曲俊杰:

你的這個問題問的很好。我們的思考是toc也罷,tob也罷,甚至還有tog。

從PlatON角度上分析,它的核心是數字時代數據該怎么辦?在數據處理維度上的三者關系到底該如何去重新定義?如何變成一個更好的更健康的關系?

c端大眾,是原數據的提供方。平臺是把數據計算后挖掘出價值。而監管方可能會主導某些發展方向,因為某些數據里邊會有公共數據。

而且將來數據產生不限于c端,未來各種機器,這些數據的所屬權,他們和它們的利益,應該歸屬誰。

《金色深核》欄目策劃人王航:

明白,那就是重新定義、制定數據所有權的具體規則。

相比其他項目,大多是實現數據做可用而不可見,這種對權益的拆分和數據本身的歸屬性拆分完成的并不詳細。

這種范式和標準,我想到您原來說過一個詞匯,叫多元異構數據流動的標準化,如果這種范式可以嵌入標準化的流程里,就像形成一個通用語言一樣,可以部署到任何的位置,通過一個簡易的SDK接入,就可以實現對這種范式的部署。

PlatONCTO曲俊杰:

是的,我們的確希望通過實際商用落地逐漸把它定義清楚。

《金色深核》欄目策劃人王航:

我還詳細的問一下,像您剛才說的,如果一份數據,然后它是屬于APP還是屬于用戶,還是屬于平臺?

這種定義有沒有實現的demo,或者這種范式的基礎標準。

PlatONCTO曲俊杰:

協議的實現我們正在一步步推進。

原則上,首先要保證數據隱私,例如數據可用不可見。先把數據保護起來。另外是把權益和數據結合,我們已經嘗試發布了一個隱私token協議。

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因為數據種類繁多,屬性復雜,需要用很復雜的協議去定義,需要不停的修訂以保證保證數據權益最后落地,落地在不同的國家、政體,符合不同的法律法規。這個部分挑戰很大。

例如歐洲GDPR,其定義數據權益里有一條是可遺忘性,也就是說這個數據的所有方要求刪除,你必須徹底干凈的刪除,不刪除就涉及違法。

為了實現以上的需要,數據的定義協議需要有2個特點:

1.足夠通用

2.具備靈活的可調整的空間

所以需要全面考慮協議框架怎么做。以身份舉例,PlatON在參與W3C國際標準的did身份制定,包含身份該怎么管理、怎么授權等。

最后,還要注意,在很多領域里,還會有一些特殊的部分。

例如金融是一個難真正落地的領域,第一與錢相關,任何創新都可能造成投資者損失。第二具有高度的法律法規保護。這些會造成有些創新難度,建議法律上開辟蹊徑,例如沙盒,政府規定在沙盒里可以有相當程度的創新。

不過,我們堅信在金融領域里一定會有翻天覆地的好應用,把資金的流動、風險管控、投資者保護等這些傳統金融費了很大的人力、財力、時間去做的東西,非常簡潔的、可靠的做出來。

PlatON網絡的并行能力

《金色深核》欄目策劃人王航:

那PlatON的并行計算是如何體現的呢?現在計算能力,會局限于什么?

PlatONCTO曲俊杰:

這塊簡單點講是因為隱私計算有很多種。

一部分算法非常復雜,極度占用計算資源,另一部分其過程對數據的處理,需要反復多次傳輸、加密后再組合。

所以這幾部分很適合做并行計算的處理,很早時。我們研發了一套語言,能夠把安全多方計算的公式編譯成門電路。

門電路的優勢在于有前后邏輯關系就可以形成有向無環圖DAG,實現之后,并行計算就不是問題了。

另外并行計算還體現在,為了快速驗證所有默克爾樹之間的邏輯關系,二叉樹等結構可以拆分驗證,并行計算完成后再根據密碼學算法把最后兩個節點合起來。但不是所有的都可以并行。

《金色深核》欄目策劃人王航:

明白。我覺得可以理解為每一個計算電路,都是分片。

PlatONCTO曲俊杰:

可以這么理解,只是分場景去實現。

《金色深核》欄目策劃人王航:

您剛才說的門電路是跑在什么的設備里呢?硬件給予什么樣的能力呢?

PlatONCTO曲俊杰:

我們現在的硬件已經有很大的突破,比現在的市面上公開的算法提高了100倍左右,也優于微軟。

這樣的性能,的確是因為我們在硬件上做了一些嘗試,但因為不同場景帶來的密碼學算法復雜度不同,其算法本身會有限制。

而數據計算時,除了GPU和帶寬外,有些算法可能只適合100條數據和另一方1000條數據做協同計算。

一旦是2個G的數據和另一方10個G的數據協同計算,就完全不能商用了。

我們在做的是,最大程度的組合優化,根據不同的數據復雜度和算法復雜度、通訊復雜度,在不同的場景里不同的密碼學算法接力計算,最后完成最優級的效果。

《金色深核》欄目策劃人王航:

除了PlatON,我知道還有一個解決方案是PlatONE,兩者在計算資源上有共享嗎?

PlatONCTO曲俊杰:

我們是以PlatON為主,PlatONE的是使用PlatONDNA的聯盟鏈。

如果PlatONE有數據,有算力或者是有好的模型想共享開放出來,可以作為可以PlatON的子鏈,把它的能力發布到鏈上,供其他人發現使用。

所以資源共享,其實是一主一輔的關系,不是單純的共享。

PlatON架構設計的小故事

《金色深核》欄目策劃人王航:

咱們剛才聊的整體看下來,我覺得是很符合工程化思維的,為了去實現數據隱私計算的工程目標,借鑒整合了多個部分,然后把它組合到一起。

例如在咱們整體的架構里面,可以看到云計算架構的設計,看到分層的設計,看到跨鏈,看到算力的管理和輸出,那PlatON內部是怎么去推進開發過程的?從開發討論到實施的推進流程什么樣的?

PlatONCTO曲俊杰:

這個行業是比較新的,經常有新的輸入,通過內部的學習討論,可能會此前的一些方案給顛覆掉。

我們內部例如肖總、孫總,他們在戰略級別會有很多洞見。

我們非常堅定的大方向是數據隱私、分布式AI。

而一直持續的修訂過程會來自于PlatON的各種專家團隊、技術生態委員會、生態發展委員會等。

核心團隊還會與外部專家有一些定期的溝通。包括美國、新加坡、香港,日本,中國的合規應用有什么動向?密碼學研究有沒有新的實現,如何優化?硬件是否能優化等等。

《金色深核》欄目策劃人王航:

插問您一個小問題,PlatON什么時候開始確認整個架構設計的?

PlatONCTO曲俊杰:

我們的整體架構在第一版白皮書就定義清楚了。

此前有過很深度的封閉討論,被稱作香山會議,討論的內容例如包括要做計算的解耦,使用雙層結構。

《金色深核》欄目策劃人王航:

我知道PlatON有非常龐大的密碼學團隊,關于密碼學團隊的工作狀態是什么樣的?

PlatONCTO曲俊杰:

他們的自由度是非常高的,想研究什么都可以,只要出成果,只要能為整個社區做貢獻就可以。

我們會從工程方面出命題,固定某個場景。有趣的是,有時候團隊會告訴你這個做不了,但是過幾天又告訴你,也許能做,可以這樣做嘗試。

對于某個單獨的場景,一般會有多個研究方向,只要有一個方向突破了,就可以用了。

《金色深核》欄目策劃人王航:

最后一個觀點性的問題,外界對可編程電路的成本比較擔心,那可編程電路的成本,目前來說是可控的嗎?

PlatONCTO曲俊杰:

我的觀點是這樣,如果是指MPC相關的成本,假如在APP里實現,數據怎樣進行隱私計算,電路的價值和使用頻度相關。只要是使用頻度高,有相當的價值體現點,成本就不是問題。

因為這些硬件還沒有大規模商用,所以現在都是處于燒錢研究的狀態。從我們基金會的角度來講,暫時不考慮成本問題。

而對于商用來說,我們的確會考慮如何把這個問題做解耦,可能通過盡量做到模塊化、通用化,可以實現固定成本,具體實現還有待研究。

當解耦和模塊化的實現到達一定成熟程度,又有落地場景的價值覆蓋成本,那個時候,成本問題只會是一時的。

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