学者观察 | Web3.0的技术革新与挑战——北京理工大学教授沈蒙

导语

沈蒙老师认为Web3.0正推动形成新型数据基础设施架构和数据要素流通机制，有望在数字经济时代发挥重要作用，对我国经济发展和社会进步将产生深远影响。AI在推动Web3.0发展方面具有巨大的潜力，但在隐私保护、公平性与安全性等方面也存在“副作用”。

学者寄语

长安链是Web3.0数字基础设施的引领者，希望长安链可以推动Web3.0生态的繁荣发展，实现“长治久安、链接世界”的美好愿景。

——北京理工大学  教授  沈蒙

Web3.0技术框架

Web3.0将万维网与区块链、智能合约等分布式技术相结合，其主要特征是去中心化、用户数据控制和高层次的隐私保护，强调价值表达和数据所有权。Web3.0旨在构建由互联网用户共建、共享、共治的新经济体系，减少对中心化机构的依赖。Web3.0正推动形成新型数据基础设施架构和数据要素流通机制，有望在数字经济时代发挥重要作用，对我国经济发展和社会进步将产生深远影响。

Web3.0的架构是去中心化的，由多个层级的组成部分相互作用，共同支撑其功能和服务，可以分为以下几个层次：

基础设施层提供了Web3.0所需的算力网络、通信网络、区块链和分布式数据存储等技术。通过强大的计算和通信能力，确保分布式账本数据的可靠性和流通性，为上层提供安全可信、可扩展的基础保障。

组件层旨在提供一系列核心功能组件及其标准化接口，包括智能合约、共识算法、隐私计算和数据要素的生成流转等，以支撑Web3.0协议层中的多方交互协议栈。

协议层通过设计多方交互协议以规范Web3.0中的分布式协作和治理机制、激励机制、跨链互操作性和数据交易协议的基本流程与安全准则，并向应去中心化各类应用提供统一调用接口。

交互层是连接用户与去中心化服务及协议的重要枢纽。用户通过数字账户和钱包与Web3.0进行交互，在提升参与度和优化体验的同时，确保用户对资产和数据的控制权。

应用层为用户提供直接交互的界面和体验，通过数字身份实现对去中心化应用的广泛使用和价值实现。应用层涵盖金融、医疗、游戏、社交等各个领域，是Web3.0的具体实践。

Web3.0改变产业与城市生活

以医疗保健行业为例，Web3.0可用于安全的存储和共享患者健康记录。在传统的医疗系统中，患者的健康记录通常由医院或医疗机构集中存储，这些记录很容易受到数据泄露、误用或滥用的风险。

在Web3.0架构下，患者可以通过去中心化的身份管理系统完全控制自己的健康记录。例如，患者可以将自己的健康数据以加密形式存储在区块链上，只有患者自己或经过授权的医生才能查看或修改这些记录。这样一来，患者不仅能够随时访问自己的健康信息，还能自由决定哪些数据可以共享给不同的医生或医院，而不必担心数据被滥用或丢失。此外，许多医疗流程还可以通过智能合约技术进行自动化，例如当患者需要接受某项治疗时，智能合约可以自动验证保险公司的支付条件，并根据预设规则自动执行支付流程，从而节省了大量时间和中介成本，确保医疗服务的透明度和高效性。

基于Web3.0的新型数据管理和交互模式不仅可以提高医疗系统的效率，还可以强化患者对自己健康信息的控制权，真正使患者和医疗服务提供者之间的互动更安全、更透明、更便捷，为患者带来更好的就诊体验和医疗效果。

AI支撑Web3.0加速发展

在Web3.0中，AI技术将推动生态的安全性、透明性和可持续性，使其更好地服务于各行各业，改变我们的数字生活。AI技术将在大数据分析、生成式人工智能、内容治理、DeFi等方面发挥至关重要的作用，其中我们特别关注以下几个方面。

大数据分析与决策：Web3.0的去中心化网络产生了海量数据，传统的数据分析方法难以应对这些分散的、动态的、多样化的数据源。AI能够帮助我们从这些庞大的数据中提取有用的知识，优化网络性能，并在用户行为预测、市场趋势分析和资源分配等场景提供数据支持。

生成式人工智能：生成式AI将在智能合约的自动化开发和隐私保护领域发挥重要作用。智能合约是Web3.0的核心组成部分，而生成式AI能够通过自动化代码生成、审计和优化，减少开发成本并提高效率；同时，生成式AI还可以帮助设计更为安全、可靠的隐私保护机制，如自动生成隐私保护协议、加密算法等。

内容治理：监管机构在去中心化平台上的内容治理是当前的一项巨大挑战。AI技术能够帮助监管机构自动化识别用户的异常行为和涉及敏感内容的数字资产，从而保障安全性与合规性。这对于保障Web3.0生态系统的健康发展，防止平台被滥用、恶意攻击或侵害用户权益至关重要。

AI对于Web3.0可能的“副作用”

AI在推动Web3.0发展方面具有巨大的潜力，但也在隐私保护、公平性与安全性等方面存在“副作用”。

数据隐私：AI在Web3.0中的应用需要大量数据进行训练，这可能侵犯用户的隐私。在去中心化平台上，用户数据往往是高度敏感的，若AI未妥善处理这些数据，可能导致隐私泄露和滥用。可以通过同态加密、联邦学习等技术来确保数据在使用过程中的隐私性，同时在数据收集与使用时加强用户同意与透明度。

算法偏见：AI模型通常依赖于历史数据进行训练，而这些数据可能包含社会偏见。例如，某些决策可能不公正地偏向某一群体，造成不平等待遇。在Web3.0应用中，这种偏见可能影响DeFi、内容治理等领域的决策公正性。为减少偏见，开发者应关注数据的多样性，确保模型输出的公平性和透明性。

AI安全：AI模型本身可能成为攻击的目标，特别是在去中心化的环境中，黑客可能通过数据投毒攻击等手段破坏模型的可靠性。为了确保AI的安全性，可以通过模型加固、攻击检测和容错机制来降低这些风险。此外，增强AI系统的鲁棒性，使其能够抵抗外部攻击，也是防范此类副作用的重要手段。

Web3.0发展未来挑战

技术标准和互操作性：Web3.0需要不同平台之间具备良好的兼容性。然而，目前缺乏统一的技术标准，导致跨平台交互存在障碍。未来的研究需解决不同区块链和去中心化应用之间的互操作性问题，推动行业标准化与协同化进程。

用户隐私和安全：尽管Web3.0提供去中心化的优势，但如何确保用户隐私仍是一个重大挑战。用户在参与区块链网络时，需要保护其数据的隐私性，防止数据泄露和滥用，未来研究需在隐私保护和数据加密技术上取得突破。

性能与效率：Web3.0平台在处理大规模交易和数据时，可能面临性能瓶颈。当前区块链网络的吞吐量和响应时间尚不能满足快速增长的需求，提升网络吞吐量、降低交易延迟等性能问题将是未来研究的重点。

内容治理：Web3.0去中心化的特性使得内容治理变得更加复杂。恶意内容和异常行为的检测难度较高，现有的Web3.0合规审计体系也尚不完备，未来需要构建完备的合规审计体系和检测技术，加强对Web3.0内容的监管。