加密货币:AI如何与加密融合并推动Web3的下一波创新和增长？

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时间：1900/1/1 0:00:00

作者：Bankless 编译：Mary Liu, 比推BitpushNews

过去几个月，人工智能（AI）热席卷了科技行业，甚至以加密货币为中心的风险投资家也嗅到了机会。虽然确实出现了一些 AI 垃圾币，但 AI 和 Crypto 的结合真的有机会吗？我们一直在寻找答案。

只需几行文字提示，凭借令人难以置信的创造力和思想，人工智能被宣传为彻底“颠覆了”许多领域。那么这种划时代的崛起对加密意味着什么？看涨还是看跌？

好吧，请记住，虽然人工智能领域肯定会变得更加火热，但人工智能和加密货币已经开始以前所未有的方式融合。在本文中，让我们探讨 AI 可以并且将与加密货币向前发展的深远关系，以及这些联系如何推动 web3 领域的下一波创新和增长。

Lifeform将与社区管理分析平台W3W.AI合作进行数据分析，对用户进行额外奖励:金色财经报道，DID解决方案提供商Lifeform宣布与社区管理分析平台W3W.AI达成合作，对其链上300万用户数据进行深度分析，未来将对优质用户（基于用户行为和链上活动）进行额外奖励。

截至3月6日，Lifeform Cartoon Avatar共计3,158,476枚，持有者总计2,918,263人，活动期间Gas费总消耗1,565枚BNB。其中，超过60%的用户钱包持有Lifeform Cartoon Avatar以外的数字资产，超过55%的用户在活动之前有过3次以上的历史交易。[2023/3/8 12:48:59]

聊天机器人服务 ChatGPT 是人类工程学的奇迹，但其代码库归 OpenAI 所有，而 OpenAI 是一家私营公司。

Monopoly Millionaire Game完成100万美元融资:金色财经报道，MMG以1000万美元估值完成100万美元种子轮融资。Mirana Ventures领投，Kernel Ventures、Mint Ventures、Crypto J 和 Ventorylabs等参投。[2022/7/12 2:08:22]

这很公平。然而，在加密领域，我们中的许多人强烈支持开源构建和公共产品软件，因此可以毫不夸张地假设我们中的许多人也认为我们应该对私有人工智能服务进行开源和公共补充。

可以毫不夸张地假设我们正在走向去中心化自治组织 (DAO)，利用自己的去中心化计算市场（例如以Golem 网络的方式）和 ERC-20 实用程序/治理代币来训练和管理一个公共人工智能模型。

加密托管机构Komainu与英国当局合作存储没收的加密货币:加密托管机构Komainu正在与英国当局合作存储没收的加密货币。Komainu得到了专门从事金融犯罪的英国执法咨询服务公司Gentium的支持。伦敦警察署助理专员Angela McLaren表示，“专业网络犯罪部门正在定期调查加密货币，迫切需要从受监管的供应商获得安全存储解决方案。”（Cointelegraph）[2021/1/22 16:45:17]

换句话说，DAO 可以激励计算资源对模型训练的持续贡献，用代币奖励贡献者。人工智能培训的复杂性可以通过以代币奖励吸引熟练的贡献者，同时使用代币投票来决定与培训相关的关键决策，或用于制定道德和法律准则来管理。

动态 | BCH开发人员欲将DAI算法引入BCH 构建算法稳定币:据Bitcoin消息，Shitcoin.com首席执行官Andreas Brekken发推文称，BCH开发人员Chris Troutner呼吁BCH社区将DAI的算法技术引入BCH，计划在BCH上构建算法稳定币（algorithmic stablecoins）。Troutner建议在developer.bitcoin.com 上使用Wormhole JavaScript SDK在BCH区块链上创建ERC20令牌。BCH不同于ETH，而是作为抵押资产。比特币ABC首席开发人员Amaury Sechet也加入该推特讨论中，并肯定了该想法。[2018/12/31]

毫无疑问，这种“将代币贴在AI上”的方法可能充满荒谬和危险。但是，如果执行得当，它可以使DAO以公开、去中心化的方式训练和管理一个复杂的AI。如果这些AI代币确实出现，那么随之而来的交易活动可能会非常巨大。这对加密货币来说是利好的。

动态 | Chaincode Labs主导创建论坛解决比特币扩展问题:据由Chaincode实验室的开发人员John Newbery和James O'Beirne发起，比特币Optech20日宣布创建一个论坛，比特币开发商和公司可以通过研讨会和在线讨论聚集在一起，以协调解决扩展问题。[2018/7/20]

上周，Accelxr发表了一篇文章，概述了整合机器学习 (ML) 的潜力，机器学习是一个人工智能子领域，其核心是帮助计算机理解数据并根据数据做出预测，并通过 zkSNARKs 实现智能合约，这是一种零知识证明。

这里的想法是，将“zkML”能力添加到智能合约中，将使它们能够演变成更复杂、更智能的系统，这些系统可以变得自动化和动态，并因此能够根据实时链上数据做出决策，而不是根据它们首次编程时编写的静态代码来做出决策！

可以肯定的是，这里的潜在用例是广泛而多样的，但让我们只关注 DeFi 领域作为示例。项目可以使用zkML解决方案来促进AI优化的自动化收益策略，如果你愿意，可以称之为超级流动性挖矿。zkML也可以用于实时自动更新DeFi协议的参数，例如，贷款协议需要应对突发的清算危机。并且，可能有一天会有由zkML驱动的预言机，它在链下签名数据并将其传入DeFi，例如，传递给保险协议合约。这对DeFi利好，对加密货币利好。

“……人工智能将创造图像、音频和软件的爆炸式增长。很难区分什么是真实的，什么不是。在这种情况下，防范、深度造假、人们抄袭作品、验证创作者/创作者/与您交谈的人将很重要。公钥/私钥密码学、zk-proofs 等可以发挥重要作用…… ” –Bitwise 首席执行官Hunter Horsley

以上内容来自Horsley，准确预见了即将到来的AI生成媒体的热潮。在音频、文本、视频和其他视觉内容方面，AI使初学者和专家之间的竞争平台前所未有地平等。这个新的现实也意味着用AI生成的内容伪造现实比以往任何时候都更容易。

展望未来，正如Horsley所说，随着公开验证的需求增加，寻找像人们从他们的公开ENS名称签署内容以“公证真实性”这样的项目的崛起，这对加密货币来说是利好的。

在 AI 驱动的内容爆炸的另一面是，AI 使任何人都更容易成为内容创建者，或者至少成为更有效的内容创建者，特别是那些非科班出身的人士。

这里有一个值得思考的点，在电影语境中，"auteur"是指导演对一部电影的视觉和控制如此独特，以至于他们被认为是那部电影的作者，而不仅仅是领导者。现在，AI使我们所有人都在普通的创作努力中向auteur的地位迈进，因为它使我们有能力以个人舒服的方式准备音频、文本、视频等内容。

例如，只需一个想法、一些时间和决心，您现在就可以使用 ChatGPT 插件 + Stable Diffusion 组合，以非技术创建者的身份从头开始创建和编码 NFT 项目。消除创建和启动项目的摩擦将推动更多项目活跃度，就像互联网随着时间的推移发展的那样。

当然，不仅仅是独立的 NFT 创作者在这里可以从 AI 中获益匪浅，任何参与创意工作的团体也会这样做，比如动画工作室或 metaverse 项目或 web3 游戏公司。例如，基于 NFT 的科幻纸牌游戏制造商 Parallel 背后团队已经在探索通过基于 AI 的代理来增强其游戏生态系统的潜在方法。

随着新型内容生成的出现，预计未来几个月和几年会有更多这样的实验。这对加密来说是看涨的。