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鉅亨新視界

【愛曼妲專欄】機器經濟的資料市集:隱私保護與市場商機

葉淑明 2019-09-13 10:00

八月份走了一趟矽谷,與灣區創投和舊金山眾多加速器交流討論,實地走訪眾多的科技新創與獨角獸,資料巨頭與廣告巨擘,歸納出一些心得:

(1)包含自駕車在內,車聯網與物聯網等機器經濟(Machine Economy),伴隨著軟硬體技術的突破,蓬勃發展,將逐步擴及到智慧城市各層面。

(2)資料市集(Data Marketpalce)由於人工智慧技術崛起而受到政府與產業界的廣泛重視,然而「符合隱私保護又能全球使用」的身份識別等基礎建設則有待建立。

基於以上觀察,可以歸結出隱私保護與市場商機的關鍵契機:去中心化的身份識別(Decentalized Identifiers, DIDs)

區塊鏈(Blockchain)與去中心化身份識別

2009 年誕生出比特幣Bitcoin)這種點對點加密貨幣的區塊鏈,解決了拜占庭將軍問題 (Byzantine Generals Problem)(註)。在此之前與之後,發展出許多跨領域的網路軟體關鍵技術,其中之一是「分散式帳本」(Distributed Ledger Technology, DLT)

區塊鏈雖源於比特幣,應用不僅於此,從企業應用的角度,應將加密貨幣與區塊鏈分開來看,才能理解如何使用區塊鏈與分散式帳本技術解決痛點。因此,全球最大的開源非營利組織 Linux 基金會,在 2015 年率先推出了 Hyperledger,是一組能幫助軟體開發者創建區塊鏈專案的工具。
區塊鏈協議幾乎都是開源的,要取得區塊鏈原始碼並不難。對企業主來說,重點其實是要找到可信賴的「區塊鏈即服務(Blockchian-as-a-Service, BaaS)」供應商,協助企業導入到既有的系統架構,進行串接。換言之,企業本身往往必須要先對區塊鏈有一定的了解,才知道如何選擇,應用在不同的場景中。

就物聯網的應用場景來看,與 Linux 基金會類似的開源非營利組織 IOTA 基金會,力推建立在 Tangle 網路的分散式帳本技術尤其適合。由於物聯網應用服務越來越多樣化,加密需求持續地增加,過往的區塊鏈技術(比特幣以太坊等)所需運算資源多,交易速度並不符合物聯網需求,這也是許多物聯網企業在評估引入此類區塊鏈時遭遇的阻礙之一。

由於 IOTA 基金會採用分散式帳本 Tangle 技術,透過非線性的去中心化網路,資料小,適合物聯網的裝置設備(因其運算能力較低),也就可以提供更高的交易頻率的服務,並確保資料安全性與不可竄改性。IOTA 目標是希望成為使未來一切機器經濟自動化的基礎建設。知名的市調機構 IDC 也指出,企業認為區塊鏈與分散式帳本技術能加速讓企業進行業務與營運進行數位轉型,大幅提升經營效率。

機器經濟就是「機器透過其他機器獲取資源」

想像一下,我們坐上了電動汽車,行駛在道路上,汽車能自動充電,以公里數計算精確的電費,充飽電後立即斷開,並透過 IOTA 自動扣款;未來很多自駕車在路上跑來跑去,隨時隨地與彼此交流訊息,同時也使整個網路更加智慧化。例如當汽車發現有交通意外,汽車會傳送訊息、主動呼叫救護車,而智慧交通網也開始調整交通號誌,協助車輛改道,幫助救護車快速到達。

汽車行進時收集的資料,運用分散式帳本技術避免被竄改。自駕車一出廠就內建電子錢包,到充電站充電,機器自動辨識車子型號和車主身分,充好電後,立即自動扣款。過路費、拖吊費、停車費也是一樣,甚至汽車可以出售多餘電力給電廠,獲取報酬,有助於電力供需平衡。當自駕車在街上跑時,收集到的資料例如停車位與充電樁等,可將這些資訊進行交換,給其他有需要的汽車使用。

IOTA 和其他區塊鏈極為不同,其 Tangle 技術具有可擴張性(Scalability),不再是以區塊鏈為基礎,而且 IOTA 是零交易費,無礦工,也不挖礦。IOTA 基金會是在德國註冊的非營利基金會,也是國際可信區塊鏈聯盟(International Association for Trusted Blockchain Applications)創始會員之一,是許多跨國企業積極合作的對象,從 2017 年設立之後,已在全球各地完成兩百多件專案,例如與汽車公司 Jaguar Land Rover 合作推出智慧錢包(Smart Wallet),汽車可以進行小額支付,還可分享感測資料,把路況報告傳送到智慧城市的交通控制中心,並透過資料交易賺錢。

台灣許多中小型企業及大型企業,要加快腳步了!

註:1982 年 Leslie Lamport 把軍中各地軍隊彼此取得共識、決定是否出兵的過程,延伸至運算領域,設法建立具容錯性的分散式系統,即使部分節點失效,仍可確保系統正常運行,可讓多個基於零信任基礎的節點達成共識,並確保資訊傳遞的一致性,2008 年的比特幣區塊鏈解決了著名的拜占庭將軍問題。






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