京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链解决信任成本之后,你能记住多少人的脸
我们每天都要和很多人擦肩而过,但是很少有人会想过这么一个问题,你自己可以记住你所遇到的多少人的脸呢?加上在不久之前轰动互联网金融圈的e租宝跑路事件,这些问题的背后都潜藏着一个我们称之为信用共识的问题。在我们的生活中,相信一个人需要多少成本?一旦一些很权威的公信机构出现了这样那样的问题,我们的信任又将放在何处?
有一个人类学家在研究部落的时候发现,一个部落保持150人左右的规模是最优的方案,一旦人数超出这个范围,部落里的成员之间就很难记住对方了,如果部落成员之间无法彼此记住对方,就很难产生亲近感,一旦无法产生亲近感,部落内部就很难建立起信任。而没有了信任,则会带来很多的问题,比如部落内部成员之间的争斗和部落之间的互相征伐。
如果生活在原始社会的部落里,很可能你只是多看了对方一眼就被打成熊猫眼,但是在互联网时代,大家却愿意相信远在千里之外的淘宝卖家。并且愿意为之付款,在这里我们将信任托付给了国家或者说是支付宝这样的三方公信工具。我们和远在千里之外的淘宝卖家之间仍然是不信任的,但是有了央行以及支付宝这样的大型机构做信用背书,我们就愿意让其做个见证。
而随着区块链技术的发展,则为解决信用问题提供了一条终极方案。同时区块链也是比特币金融系统中最为核心的技术。他的本质是一个不断增长的分布式 结算数据库,可以很好的解决信息系统中的信任危机。
在日常的生活中,我们凭什么会去相信一个陌生人?同样别人又为什么要相信我们?区块链用算法的机制来确保这份信任。借助于这套算法,整个系统中的所有节点都能在信任的环境下面交换数据。与费事费力费钱的其他工具和技术相比,区块链能够做到实时自动撮合,强制执行,而且成本极低。
与其去相信一个人,倒不如相信技术,因此区块链技术带给我们的是一种智能化的信任,曾经有一个国家利用区块链建立起了一套全新的房地产登机和契约交易制度,过去这个国家由于国内长期动荡,导致了政府公务员时常偷懒不作为,所以造成了很多数据的丢失,而有了区块链的安全加密技术的保驾护航,这个国家的人再也不会担心因为政府的懒政而使得自己的产权被篡改了。
在未来,一旦区块链技术得到普及应用,一切数字化的信息都可以被加入区块链,一旦入链,信息产权就会明晰,设定一个保护的条件,就能够自动发起和强制实施一个交易合约,我们再也不用担心信用的验证和执行了,所有的一切区块链都可以帮助你实现。
曾经闹得沸沸扬扬的易租宝事件让互联网金融推向了舆论的风口浪尖。2015年的时候,一家P2P公司将所有的规则一起打破。起于乱世、死于疯狂的扩张和令人瞠目的犯罪手段几乎震惊了全国,这家企业就是e租宝。在被调查之前,e租宝还在各大主流电视台大量投放广告,利用公信力对其高风险的金融产品做信用背书。于是一群没有任何投资经验的投资人在遇到一群没有底线的投机者,悲剧自然就发生了。
在我们的现实生活中,人与人、人与企业、企业与企业之间的交易都需要公信力的支撑,而所谓的公信力,说的其实是在社会生活中,公共权力面对时间差序、公共交往以及利益交换时表现出的一种公平、公正的信任力量。目前我们的社会中一般由政府机关或者国家授权的第三方机构来提供。
区块链技术则可以很好的满足公信力的需求,并将其抽象出来独立存在,信任是建立在区块链之上的,而不是由某个组织来控制,这样建立起来的公信力可以很好的得到多方面交叉的验证和监督。
区块链建立起来的公信力所具备的特点
1, 区块链是分布式的,因此区块链建立起来的公信力在网络上有许多独立的节点,每个节点都有各自的备份信息,得到授权之后,每个人都能够下载这些信息,同时对这些操作进行记录和监控。一旦有人试图更改某个节点的信息,都会被其他的节点第一时间发现,并且更改的那个节点也不会被承认。
2, 在整个区块链公信力模型中,区块链本身不制定政策,只是充当一个公证人的角色。从而可以很好的帮助使用者进行决策的执行。
仅仅是从信任的角度来看,区块链实际上是一种基于共识的数学方法,在机器之间建立信任,并完成信用的创造,因此,区块链也起到了提升公信力的作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15