隨著AI的爆發，Web3為何不可或缺？

原作者：滕岩

原文翻譯：魯夫、前瞻新聞

我聽過的一個比喻是，生成式人工智慧意味著在地球上發現了一個新大陸，那裡有 1000 億超級聰明的人願意免費工作。

難以置信，不是嗎？

21世紀將被稱為人類的人工智慧時代。

我們正在見證新一代技術的早期發展，它將比電力的發現、核能的利用，甚至火的利用更深刻地改變社會。不要相信我的話，英國國王是這麼說的：

多麼美好的時刻啊！誰知道向演算法輸入大量數據並疊加巨大的計算資源將使人工智慧開發出令人驚嘆的新功能？現在它可以綜合、推理並與我們實際對話。它使我們能夠以自然、直觀的語言與所有人類知識進行互動。

正如馬克安德森 (Marc Andreessen) 簡潔地指出的那樣，人工智慧將拯救世界。

技術範式轉變

加密貨幣和人工智慧代表了本世紀最重要的兩個技術範式轉移。

典範轉移是一種創新：

• 從根本上改變我們運作和思考世界的方式；

• 廣泛適用於各行各業；

• 為人類開啟新的生產力水準。

我對變革性的進步感到興奮，而不是最新的病毒式社交媒體應用程式。人工智慧和加密貨幣正在沿著各自的道路發展，但我預計兩者會趨同。它們是互補的：

• AI = 資料、運算、自主代理

• 加密貨幣=所有權、經濟協調、審查制度抵抗

巴拉吉說讓我們將一切標記化。你能理解嗎？

他半開玩笑的評論背後隱藏著一個開創性的事實。當加密貨幣和人工智慧這兩種力量融合時，就會發生一些非凡的事情。加密貨幣充當人工智慧堆疊的自然編排層，徹底改變了我們與技術和彼此互動的方式。

開源≠去中心化

令我惱火的是，「開源」和「去中心化」這兩個術語經常被混為一談，並且經常互換使用。當我與人們談論去中心化人工智慧時，常見的反應是：

“好吧，但是我們不是已經有了開源人工智慧模型了嗎？”

這是兩個截然不同的概念。理解這一點的最簡單方法是將去中心化人工智慧視為開源人工智慧的子集。

開源注重軟體程式碼的可存取性和協作開發，而去中心化則注重控制權的分配。

第一級：開源

開源開發允許公眾存取原始程式碼，任何人都可以查看、修改和分發原始程式碼。這種方法建立在協作、透明度和社群驅動的開發基礎上。

開源開發的協作性質允許快速迭代和更短的開發週期。我把它比喻為建造摩天大樓：任何人都可以在別人之前的工作基礎上進行改進和發展，並且可以更快地實現自己的目標。

例子：

• Linux 是一種開源作業系統，已成為伺服器、超級電腦和消費設備的基石。它為世界上大多數網路伺服器提供動力。它的開發涉及數千名程式設計師，並以其穩定性和安全性而聞名。

• 同樣，Android 的開源特性使其成為全球主導的行動作業系統，使得三星、HTC 和小米等製造商能夠創建運行 Android 的各種硬體產品，從而大大降低了新玩家的進入門檻。

在人工智慧領域，開源模型是在許可證下發布的，允許任何人直接使用它們或針對特定用例對其進行微調。例如，Mixtral 7 B和BERT等模型可供公眾使用和修改。

開源運動正在迅速發展。目前，Huggingface 上有超過 653,000 個開放式模型。

資料來源：Huggingface.co

看到大型開源人工智慧模型迅速趕上專有模型是令人鼓舞的。 Meta 的 Llama-3 花了數百億美元進行訓練，現在任何能上網的人都可以使用它。它的性能優於 GPT-3.5，並且正在迅速趕上 GPT-4。

2023 年初的情況並非如此，當時 GPT-4（封閉）和 Llama 65 B（開放）之間存在巨大的性能差距。沒有人認為可以在自己的電腦上運行 GPT-4 品質的模型。在短短一年內，差距已顯著縮小，並且很可能會繼續縮小。

您可能想知道：

為什麼像 Meta 這樣的公司要花費數十億美元訓練人工智慧模型，然後將它們開源？

• 最終，這歸結為一個核心信念：技術進步不是零和遊戲。這意味著每個人都贏了。

• 社區對模型的改進可以直接使 Meta 受益。例如，如果有人優化模型以降低運行成本，Meta 可以節省資金。

• 它不會影響 Meta 的特定應用程式廣告業務（例如 Instagram、Facebook）。這項策略可能是焦土政策的一部分，旨在向圍繞專有基礎模型建立業務的公司（例如微軟和 OpenAI）施加壓力。開源替代品顯然會破壞專有模式的商業化。

Zach 理解開源為何如此重要

技術常識在這裡適用：如果你領先，就保持專有性。如果您落後了，請將其開源。

我希望我們能夠繼續看到高品質的開源人工智慧模型，供任何人進行微調和建立應用程式。這很重要。開源模型提供了更好的安全性（越來越多的人關注它們）、更大的客製化靈活性，並且比閉源模型更具成本效益。

自由市場已經解決了更強大的基礎人工智慧模型的可用性和可近性問題，使它們成為商品和公共產品。

需要明確的是，我並不是一個呼籲一切開源的極端主義者。專有模型很重要，對於專門任務來說，它們的性能可能優於開源模型。對於新創公司和企業家來說，明智的做法是採用開源模型，針對特定用例對其進行微調，並創建專有應用程式。開源和專有模型將共存。然而，我們必須繼續倡導開源基金會模式，而不是認為它的可用性是理所當然的。

開源人工智慧只是去中心化圖像的一部分。這就涉及到權力分配的問題，我們將在下面討論。

第二級：去中心化

我的讀者 99% 會同意人工智慧是一種指數技術，反映了人類的集體智慧。權力越大，責任越大。我們不能用中心化來對抗人工智慧的中心化。

相反，我們需要以不同的方式思考。

權力下放是一種哲學，甚至是一種邪教，植根於將權力歸還給個人的原則。這自然與我們中心化的現代世界相衝突，在現代世界中，我們的大部分技術影響力都集中在少數大公司（大型科技公司）中，例如股票市場。

2023 年，「七巨頭」——蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜、英偉達、Meta 和特斯拉——股價飆升近 80%，極大影響了納斯達克的表現，並主導了 SP 500。技術領域的主導地位賦予他們顯著的競爭優勢和定價能力。市場也將他們在人工智慧領域的預期主導地位納入定價。

殘酷的事實是，網路已經被壟斷。我們不擁有我們在線上創建的任何內容。相反，我們在不知不覺中成為了大型科技公司控制的數位生態系統的參與者。我稱之為數位奴隸制。如果我們的數位奴隸主不喜歡我們所做或所說的事情，我們就會被壓制，或者被禁止進入該平台。

目前，通用人工智慧已經被大型中心化公司壟斷，例如微軟-OpenAI、亞馬遜-Anthropic、Google-Gemini。大型科技公司在LLM培訓方面具有早期優勢，需要大量資料集和運算資源。

儘管他們公開宣稱：“我們正在為未來而建設”，但行動勝於雄辯。歷史表明，大型科技公司的首要任務往往是維持壟斷，而不是創新，並利用資金來強化這一點。

一種方法是參與監管捕獲，遊說只有他們才能遵守的行業法規，設定高進入門檻並抑制新的競爭。他們還有資本收購新興競爭對手。這一策略在過去使他們取得了成功。

潛在的黑暗未來

想像一個人工智慧主要由大型科技公司控制的世界。在這個奧威爾式的反烏托邦：

人工智慧系統的內部運作方式，從訓練到推理，對我們來說仍然是隱藏的。這種缺乏透明度令人擔憂，特別是因為我們將使用這些系統來做出對我們的生活產生重大影響的決策。在醫療保健等高風險領域，去信任的可驗證性至關重要。一個可悲的例子是Babylon Health，它大力推廣其私人人工智慧醫生。然而，後來發現他們的人工智慧醫生只是在電子表格上運行的一組基於規則的演算法，並沒有像宣傳的那樣工作。數十億美元的投資損失，人員受傷。

人工智慧系統容易受到操縱和偏見。谷歌的 Gemini 因錯誤地生成描繪種族背景的歷史人物圖像（黑人“開國元勳”和黑人教皇）而受到強烈反對。濫用人工智慧來塑造公眾輿論、影響市場或影響政治結果的可能性是真實存在的。

來源：@Endwokeness

審查制度問題非常普遍，而且只會變得更加嚴重。在一些國家，人工智慧公司需要政府批准或許可，作為更廣泛的政府策略的一部分，以確保人工智慧的發展符合國家利益和安全政策。

我們不再擁有我們的數據。相反，我們的數據被收集並用於餵養大型集中式人工智慧模型，而這些數據往往未經我們的同意或公平的補償。我生活在一個數據和個人人工智慧不受我們控制的世界。政府和當權者將不惜一切代價維持權力，包括侵犯我們的隱私。

如果不加以控制，我們的社會就有可能過度依賴一些強大的、壟斷的人工智慧系統。我們對這些系統的依賴使我們無法選擇退出，將我們鎖定在特定的平台上，成為精神的奴隸。

馬克·祖克柏在最近的一次採訪中強調了這個問題，他表示，如果一家公司擁有比其他公司更好的人工智慧，那將是一個嚴重的問題。這會將技術優勢限制在少數產品和人員身上。採用開源和去中心化優先的方法可以幫助緩解這些擔憂。

那麼，我問你：你願意讓本世紀最具變革性的技術由一小群人控制嗎？

有哪些替代方案？

我們需要一種方法來平衡人工智慧技術的集中力量，以便我們能夠塑造我們想要的後人工智慧世界：一個民主、開放和公平的世界。

這就是加密貨幣的用武之地。

• 分散控制：決策和控制分佈在整個網路中，並由程式碼管理，而不是掌握在任何單一實體手中。

• 使用者授權：使用者對其資產和資料擁有所有權。

• 抗審查性：該網路在沒有中央機構的情況下運行，防止任何單一實體行使審查權。

當與 Crypto x AI 領域的專案創始人交談時，我總是問他們為什麼在他們的產品中使用區塊鏈/加密貨幣，以及他們是否可以在鏈下做同樣的事情。通常，在沒有區塊鏈的情況下在人工智慧中運行會更好、更快、更便宜。然而，更深層的哲學信念讓最好的創始人致力於去中心化。

如果我要總結這些信念，它們將是：

加密貨幣是民主、公開、公平地推動人工智慧的最佳技術堆疊。它支援透明、可審計的系統，確保資料所有權歸使用者所有。這確保了全球共享這項技術的好處，而不僅僅是富人和少數人。

去中心化人工智慧應用是關鍵

來源：a16z 企業

去中心化適用於整個生成式人工智慧堆疊。純粹主義者可能要求堆疊的每一層都去中心化。對我這樣的現實主義者來說，我相信去中心化人工智慧的最大潛力不在於基礎模型，而在於應用層。

我主要擔心的是網路歷史的重演，當時 TCP/IP 和電子郵件等基本技術是可以自由存取的。然而，用戶資料的經濟價值和控制權開始集中在谷歌、蘋果和亞馬遜等大公司手中。這些公司在開放技術之上建構了專有的生態系統。

風險在於，即使底層人工智慧模型是開源的，大公司仍然可能主導應用層，創建鎖定用戶並集中資料控制的專有系統。

好消息是，我們正處於人工智慧運動的早期階段，我們有機會改變其軌跡。那些支持人工智慧去中心化控制和所有權的人需要積極努力建立能夠廣泛共享利益的系統，而不是集中在少數人手中。

我們的努力不應僅專注於支援開源人工智慧系統。我們還需要確保使用這些系統建立的應用程式公開透明，鼓勵良性競爭，並受到適當的治理。

Vneice也希望人工智慧能夠去中心化

人工智慧中去中心化應用的一個例子是 Erik Voorhees 的 Venice。

Venice 是基於開源模型建構的 ChatGPT 的替代方案。它提供了一個無需許可的平台，允許任何人從任何地方存取開源機器智慧。

Venice 的不同之處在於，它優先考慮使用者隱私，僅記錄最少的資訊（電子郵件和 IP 位址），並且不記錄您的任何對話或回應。該平台還旨在避免審查任何人工智慧回應，保持可信的中立性。這與擁有廣泛內容過濾器的 ChatGPT 形成鮮明對比。

我親自嘗試了威尼斯，發現它反應非常靈敏，而且它還有上帝模式。

Crypto x AI的發展方向是什麼？

1.人工智慧應用變得性感

我們已經確定開源和去中心化對於人工智慧至關重要。在應用層尤其如此。

NVDA 投資者在過去 12 個月裡賺了很多錢。如今，生成式人工智慧的大部分價值都集中在硬體和基礎設施層（例如 NVIDIA、Amazon Web Services）。

然而，如果我們從雲端運算等其他重大技術變革中推斷趨勢，未來 10 年價值將不可避免地轉移到應用層。 Apoorv（Altimeter）在他關於生成式人工智慧經濟學的文章中簡潔地強調了這一點。

因此，為去中心化人工智慧應用程式準備基礎設施至關重要，這些應用程式可以在不需要大量開發人員工作、管理開銷或糟糕的用戶體驗的情況下建立。 新創公司 Ritual、Nillion 和 0 G Labs 等公司正在開發分散訓練、推理和資料可用性所需的系統。

2. 無所不在的人工智慧代理

大模型很有趣。但人工智慧真正令人興奮的未來在於自主人工智慧代理：那些無需人工輸入即可獨立學習、規劃和執行任務的人工智慧代理。

其中包括專業代理（例如客戶服務聊天機器人）和通用代理，具有開放式目標、廣泛的世界知識（在互聯網規模資料庫上進行培訓）和廣泛的多任務處理能力。

隨著這些代理變得越來越普遍，它們在區塊鏈上運行將是很自然的，透過程式碼可以輕鬆地進行價值交易。另一方面，沒有銀行會向人工智慧代理商提供銀行帳戶或信用卡。傳統金融體系需要很多年才能適應這種新模式。

Michael Rinko 在他的文章中對此做了很好的解釋 真正的合併 :

[如果 GPT-5 使用 TradFi，它必須導航為人類設計的錯綜複雜的銀行介面，處理未針對人工智慧優化的身份驗證程序，並可能與客戶服務代理進行互動以進行驗證。或者，如果它想規避這一點，它必須請求並獲得對 Alice 的銀行和匯款機構的許可 API 存取權。

相較之下，如果 GPT-5 使用加密貨幣，它只會產生一個指定金額和收件人地址的交易，用 Alice 的私鑰對其進行簽名，然後將其廣播到網路。

與區塊鏈上的智慧合約互動的能力賦予人工智慧代理超能力。他們可以進行支付、進行交易、與 DApp 互動以及執行人類用戶可能採取的任何操作。

我們必須確保這些代理人能夠在開放、無需許可和抗審查的環境中運作，以充分發揮其潛力。加密貨幣為人工智慧代理自主有效地運作提供了基礎設施和激勵網路。

我認為去中心化人工智慧將發揮重要作用。作為一個技術物種，人類必須迅速進步，而不是走上一條黑暗的道路。

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