研究 | 區塊鏈技術能為抗擊疫情做些什么？_區塊鏈:alice幣未來的價格預測

自從新型冠狀病肺炎疫情爆發以來，筆者每天在家刷微博和朋友圈時的心情比某些資金盤空氣幣的K線圖還要跌宕起伏，如圖：

直到刷到了下面這位韓國老哥讓人眼前一亮的新聞，我被逗笑了。

無獨有偶，咱們也別光顧著笑話人家外國人：

這兩條新聞除了讓我哭笑不得之外，還給我帶來了一點靈感。

其實自從疫情爆發以來，因為不用出門走親訪友，宅在家里的我一直在思考一個問題：區塊鏈行業可以為抗擊疫情做出哪些貢獻？

??最簡單的當然是直接捐錢捐物，甚至派人去當志愿者；

動態 | 美國教育部正支持區塊鏈研究工作:金色財經報道，美國教育部正在支持區塊鏈研究工作。美國教育委員會確認，已從美國教育部獲得資金以開展一個項目，該項目將探索數字分類帳技術的使用，以幫助學生控制他們的學習記錄，不論他們在哪里接受培訓和教育。根據公告，教育區塊鏈計劃旨在幫助識別和評估區塊鏈技術可以如何改善教育機構和雇主之間的數據流，以及使個人能夠將教育成果轉化為經濟機會的方式。該計劃包括將發起一項挑戰，以為今年晚些時候的試點項目提供資金。[2020/2/20]

??其次是使用區塊鏈技術為救援物資和善款等提供溯源和公示服務，讓各種信息變得公開透明；

??更深遠一些的則是著眼未來，采用區塊鏈技術和去中心化理念改進傳染病監測預警網絡和決策流程，避免因為少數關鍵的中心節點瞞報疫情而造成重大損失。

然而，上述這些想法有一個共同的缺點：都已經被別人寫過了，我自然也不好意思再拾人牙慧。

新聞里面兩位老哥的案例把一個問題帶入了我的視野：如何更有效地篩查潛在感染者？

眾所周知，在沒有特效藥和疫苗的情況下，對抗傳染病最有效的方法莫過于阻斷傳播途徑了。下面這篇科普微博已經很清楚地說明了采取隔離措施的意義：

動態 | 美國市場研究和戰略公司成立區塊鏈咨詢部門:美國市場研究和戰略公司SIS International Research已經成立了新的區塊鏈咨詢部門SIS Blockchain。過去兩年，該公司一直在區塊鏈領域工作，為供應鏈、教育和醫療機構、IT和網絡安全公司，以及快遞和物流公司提供區塊鏈實施方面的咨詢。（Research Live）[2019/9/6]

A是有武漢接觸史的人，B是A在公共場所接觸的人，C是A認識并接觸的人，D是在家的人。其中A、C兩類都容易被篩選出來隔離觀察，但是哪些人屬于B類卻很難甄別，特別是B本身也不知道自己是B。

為了快速地篩選出B類人群，確診患者所乘的車次車廂或者航班號等信息都被公開出來，很多互聯網企業也快速推出了確診患者同乘查詢服務。

華爾街財富管理研究院合伙人蔡宇：我們處在區塊鏈深度泡沫中:金色財經現場報道，在2018世界制造業大會區塊鏈技術與產業融合應用論壇上，華爾街財富管理研究院合伙人蔡宇表示，泡沫是豐富營養的，對于區塊鏈泡沫大家非常淡定，我們處在深度泡沫中，而且我們希望泡沫越來越大。目前全球有20億游戲玩家，區塊鏈用戶只占2000萬不到。[2018/5/26]

這樣的同乘查詢服務無疑為識別B類人群提供了很大幫助，但是其效果仍是有局限的。最明顯的問題當然就是查詢的范圍非常有限，僅能查詢是否在長途公共交通工具上接觸過A類人，不能覆蓋市內公交、地鐵的信息，更別說車站、高速服務區、商場、餐廳甚至是電梯間等其它場所了。

想要更準確地篩選B類人群就需要有確診患者的路徑信息。要么由患者主動申報，要么通過其它手段去確定。

主動申報的話難免會有瞞報漏報。一方面難以確保每個人都愿意提交自己的隱私信息，另一方面人的記憶本來就不是特別可靠，尤其是在雞毛蒜皮的瑣事上更靠不住。

既然主動申報不夠準確，能否用現有的技術手段解決呢？理論上來說，如果集合所有監控攝像頭、通信運營商、信用卡、支付寶等全部數據，確定一個普通人的行動路徑還是不難的。比如開頭新聞里的那位韓國大哥就被信用卡記錄輕易“出賣”了。

美國區塊鏈創新研究所成立:當地時間5月1日，美國區塊鏈創新研究所(IBI)宣布成立。該團體成員包括Indiegogo(美國知名眾籌網站)、500 Startups(一個創業投資孵化器及早期投資機構，總部位于舊金山)、Ausum Ventures(專注于區塊鏈技術的風投機構，總部位于舊金山)、Finova(一家為消費者提供云端及移動端汽車貸款服務的公司，總部位于佛羅里達)等知名企業。IBI創始人兼董事長Gregory Keough表示：“IBI是一個開源社區，相信區塊鏈的影響力甚至將超過互聯網。我們認為，區塊鏈將是一個強有力的引擎，會讓更多人受益，會將創新提升到一個前所未有的水平。”[2018/5/2]

但是在實踐中，整合各個公司和部門的數據是一件很困難的事，涉及到復雜的跨地區跨部門協調和海量數據的檢索工作，難以大規模使用。比如現在，數以萬計有過武漢接觸史的人在全國乃至世界各地，每天新增的確診病例都已經過千，即使數據都在也分析不過來。

另外，就算不提技術上的難度，把所有人的隱私數據都整合在一起，在法律和倫理上也存在著巨大的風險。我們不會希望自己的一舉一動都被監視被記錄，更不愿意承擔隱私信息被濫用的風險。防治傳染病這個理由還不足以讓人們心甘情愿地放棄自己的隱私權。

阿里音樂：研究AI與區塊鏈技術，為音樂產業合法權益提供全方位:3月16日早，阿里音樂正式宣布，與獨立音樂數字版權代理機構Merlin達成戰略合作協議。阿里音樂表示將秉承“協作共贏”的互聯網開放精神，研究AI和區塊鏈技術，為獨立音樂公司、音樂人及音樂作品的合法權益提供全方位保護，進一步規范行業和市場，推動音樂產業健康發展。[2018/3/16]

那么，能否用技術手段保護個人隱私不被泄露，促使人們自愿地如實上報自己的路徑信息，從而提高篩查的效率和準確度呢？區塊鏈和密碼學技術或許可以解決這個問題。

密碼學中用于保護隱私的技術有很多種，這個場景可以用到密碼學里的“私有集合求交”技術。

“私有集合求交”的問題描述可以抽象為兩個人——Alice和Bob，各有一個集合，他們希望在不把集合內容告訴對方的前提下計算這兩個集合的交集。目前已有很多成熟的方案可以解決PSI問題，既包括基于密碼學協議的純軟件解決方案，也有基于SGX等安全芯片的硬件方案。由于篇幅的關系，此處不再贅述。

插圖來源于OSU的PeterRindal的slides

在確診患者行程交集篩查的應用中，用戶集合里的每個元素都記錄了該用戶曾在什么時間去過哪個公共場所。假設Alice是前面說的A類人，那么另一個用戶Bob就可以根據他與Alice的私有集合的交集大小來判斷他是否曾在公共場所接觸過Alice，從而在不泄露確診患者隱私信息的同時實現篩查B類人的功能。

但是密碼學的技術只解決了有歷史行程數據的情況下如何比對的問題，并不能敦促用戶主動記錄這些信息——即便所有隱私數據都只存在用戶的手機本地，而無需上傳到服務器里。如果不能激發用戶記錄自己行程信息的積極性，那么比對技術再好最終也無法擺脫巧婦難為無米之炊的困境。

如何調動用戶積極性的問題著實讓我煩惱了一陣子，直到同事提了一個令我茅塞頓開的點子：能提供證據證明有確診患者接觸史的疑似患者優先接受檢測和治療。

面對大規模的疫情爆發，醫療資源短缺是一個難以避免的現實。特別是在我們對于這次疫情還不夠了解的初期階段，檢測確診的能力是跟不上病傳播的速度的。很多疑似患者無法及時接受病核酸檢測，甚至很多人連被標為疑似患者的機會都沒有，這無論是對于挽救患者個人的生命還是盡早隔離接觸者控制疫情都是非常不利的。

另一方面，出于恐慌情緒，很多患有普通感冒而未感染新冠肺炎的病人也迫切地希望在第一時間接受檢查。畢竟在接受檢查之前誰也無法確定他們真的只是普通感冒。

怎么樣才能最有效率最合理地分配有限的醫療資源呢？一個自然的想法就是優先處理有過武漢接觸史或者確診患者接觸史的。但是這就給了排隊的病人謊報接觸史以求獲得重視和優先服務的動機，特別是在疑似和確診病人可以獲得免費醫療的情況下。這時如果能拿出一份證明自己與確診患者的行程有過交集的證據，顯然會比空口白話有說服力得多。

當然，既然自述可以造假，手機上記錄的歷史行程也是可以造假的。即便技術門檻略高，也一定會有發國難財的人提供偽造行程的服務。這樣的“臨時抱佛腳”記錄不僅擾亂秩序，也會挫傷其他用戶如實記錄的積極性，這是我們必須杜絕的。

這時候就輪到區塊鏈隆重出場了。

眾所周知，區塊鏈具有不可篡改的特性，正是一切非法修改的克星。因此只需要采用區塊鏈存證的思路把用戶的行程信息固定下來，就可以避免將來偽造或篡改的風險。這樣，有區塊鏈存證加持的證據，其可信程度又上了一個臺階。如果確診記錄了歷史行程的患者，他們的行程信息又可以被用來做下一步的篩查，直接為控制疫情擴散做出貢獻。

這樣，通過將隱私計算技術和區塊鏈技術相結合，我們有望把現有的“確診患者同乘查詢”擴展到更大的范圍和更細的粒度，大幅度提高篩選B類接觸者的效率和準確度，為更精準快速地控制疫情做出貢獻。

寫在最后：上面提出的只是一個從技術出發的構想，大概率是趕不上抗擊這次新冠肺炎疫情了。面對現實世界的種種問題，“純技術”的解決方案經常是非常乏力的，因為起決定性作用的終究還是“人”，國內頂尖的病研究實驗室、因SARS而建的傳染病監測預警網絡在這次疫情中都沒能發揮出應有的作用。但是我們也無需過分悲觀，因為“技術”只是一種工具或者說是武器，只有在合適的人手中才能發揮出本來的威力。十天竣工的火神山醫院就見證了技術掌握在合適的人手里時能發揮出多么強大的力量。

如果還有下一次疫情，希望那時我們已經有區塊鏈+隱私計算技術加持的行程交集查詢系統、區塊鏈技術賦能的物流溯源和跟蹤系統、基于區塊鏈的善款和捐贈物資管理系統等嚴陣以待，更希望那時的人可以充分發揮這些新技術新系統的力量，將疫情撲滅在大部分人還沒注意到的萌芽狀態。

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